aai51自然計算及群體智能-預(yù)覽頁
【正文】 e ?蟻群算法 Ants System AI上這一特殊分支的發(fā)展歷史 22 Geic Algorithm Tabu Search 1953 1991 1975 Ants System 1995 1989 1969 Expert System 1995 Particle Swarm Optimization 粒子群優(yōu)化算法 AI上這一特殊分支的發(fā)展歷史 23 ? 出版社：人民郵電出版社 ? 作者： [美 ]James Kennedy/ Russell ? 2022年 2月第 1版第 1次印刷 24 幾本相關(guān)的中文書 25 蟻群優(yōu)化算法 Ant Colony Algorithm (ACA) 26 參考文獻(xiàn) APPEARED IN PROCEEDINGS OF ECAL91EUROPEAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL LIFE, PARIS, FRANCE, ELSEVIER PUBLISHING,134–142. Distributed Optimization by Ant Colonies Alberto Colorni, Marco Dorigo, Vittorio Maniezzo Dipartimento di Elettronica, Politeico di Milano Piazza Leonardo da Vinci 32, 20223 Milano, Italy IEEE Transactions on Systems, Man, And Cyberics Part B: Cyberics, , Feb 1996. 2941 Ant System: Optimization by a Colony of Cooperating Agents Marco Dorigo, Member, IEEE, Vittorio Maniezzo, and Alberto Colorni 27 對螞蟻的觀察 ? 單只螞蟻智能不高 。 AC上蟻氣 ：兩次信息素疊加（去 回） AB路只有去一次信息素 X(AC)X(ABC)，下一只螞蟻：選擇路徑 AC AC上信息素越來越多，進(jìn)入良性循環(huán) B A C 35 Fig. 1. An example with real ants a) Ants follow a path between points A and E. b) An obstacle is interposed。簡記為 O(p(n)) – 即 P={L: 存在一個多項式時間 DTM程序 M，是的 L=LM} , 其中 LM表示程序 M所識別的語言。 – 有重要實際意義和工程背景 – TSP (Traveling Salesman Problem) ? Symmetric。 49 TSP (Traveling Salesman Problem) ? 有向圖 – 有向圖 D的三元組為 (V, E, f)，其中 V是一個非空集合，其元素稱為有向圖的結(jié)點； E是一個集合，其元素稱為有向圖的弧段（邊）； f是從E到 VxV上的一個映射（函數(shù)）。 ?分類、聚類、模式識別、 ?多目標(biāo)優(yōu)化、 ?QoS、 ?流程規(guī)劃 ?信號處理 ?機(jī)器人控制、 ?決策支持 54 背景 群體智能理論包括： 微粒群算法， Particle Swarm Optimization, PSO 魚群 鳥群 追尾 ? 蟻群算法 (Ant Colony Optimization, ACO) ? 簡單社會系統(tǒng)的模擬 55 蟻群優(yōu)化算法研究背景 與傳統(tǒng)進(jìn)化算法 梯度算法的差異 ：， 概率搜索 1 并行 +分布 ， 無中控， 個別螞蟻死亡 無關(guān)大局 2 因而程序 堅
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