【摘 要】
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该文针对共享单车的固定维修点设置问题，提出了使用蚁群算法优化的层次凝聚聚类方法，该聚类方法使用蚁群算法的信息素机制和簇间距离来进行聚类，通过引入随机性来解决层次聚类的局部最优问题，使用层次聚类的树形结构来应对维修点的数量变化，将每个簇的聚类中心作为维修点位置。该算法在西雅图2015年自行车租车站点位置的真实数据集和加州大学欧文分校的数据集上的仿真实验结果表明，相对于传统聚类算法，该算法可以找出更好
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该文针对共享单车的固定维修点设置问题，提出了使用蚁群算法优化的层次凝聚聚类方法，该聚类方法使用蚁群算法的信息素机制和簇间距离来进行聚类，通过引入随机性来解决层次聚类的局部最优问题，使用层次聚类的树形结构来应对维修点的数量变化，将每个簇的聚类中心作为维修点位置。该算法在西雅图2015年自行车租车站点位置的真实数据集和加州大学欧文分校的数据集上的仿真实验结果表明，相对于传统聚类算法，该算法可以找出更好的维修点位置。
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