【摘 要】
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常规的聚类算法由于不具备全局性的分析能力,导致企业效率提升效果较差。为此,研究蚁群优化聚类算法在企业效率提升方面的应用。该算法在论域空间建立最大近邻粗糙集,获取影
【基金项目】
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2018年度辽宁省社会科学规划基金(L18BGL008)
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常规的聚类算法由于不具备全局性的分析能力,导致企业效率提升效果较差。为此,研究蚁群优化聚类算法在企业效率提升方面的应用。该算法在论域空间建立最大近邻粗糙集,获取影响企业效率提升的因素基本特征;通过设置蚁群算法二维网格定义相似度参数,计算数据的捡拾概率和遗弃概率;根据算法的4个聚类阶段,实现对企业资源的合理分配,从而提升企业效率。实验结果表明:与3种常规方法相比,所提算法具有极强的全局性分析能力,因而在企业效率提升方面的应用效果更佳。由此可见,蚁群优化聚类算法的应用更能满足企业的发展现状。
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