人工智能07蟻群算法及其應(yīng)用(ppt51頁(yè))-文庫(kù)吧在線(xiàn)文庫(kù)
【正文】 法（ HBACA） 改 進(jìn) 的 蟻群算法 ? 一般蟻群算法的框架主要有三個(gè)組成部分： 1. 蟻群的活動(dòng)； 2. 信息素的揮發(fā)； 3. 信息素的增強(qiáng)； ? 主要體現(xiàn)在轉(zhuǎn)移概率公式和信息素更新公式。 ? 更新信息素包括原有信息素的蒸發(fā)和經(jīng)過(guò)的路徑上信息素的增加。 人工蟻群 VS 自然蟻群 蟻群算法的特征 蟻群算法 采用了分布式正反饋并行計(jì)算機(jī)制 , 易于與其他方法結(jié)合 , 并具有較強(qiáng)的 魯棒性 。這也就是前面所提到的 正反饋效應(yīng) 。假設(shè)初始時(shí)每條路線(xiàn)分配一只螞蟻，每個(gè)時(shí)間單位行走一步，本圖為經(jīng)過(guò) 9個(gè)時(shí)間單位時(shí)的情形：走 ABD的螞蟻到達(dá)終點(diǎn)，而走 ACD的螞蟻剛好走到 C點(diǎn)，為一半路程。 有些螞蟻并沒(méi)有像其它螞蟻一樣總重復(fù)同樣的路，他們會(huì)另辟蹊徑，如果另開(kāi)辟的道路比原來(lái)的其他道路更短，那么，漸漸地，更多的螞蟻被吸引到這條較短的路上來(lái)。 ? 蟻群算法從螞蟻覓食得到啟發(fā)。 ? 信息正反饋 ——螞蟻在尋找食物時(shí)，在其經(jīng)過(guò)的路徑上釋放 信息素 （外激素）。 它由 Marco Dorigo于 1992年在他的博士論文“ Ant system: optimization by a colony of cooperating agents”中提出，其靈感來(lái)源于螞蟻在尋找食物過(guò)程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。 尋找食物的過(guò)程繼續(xù)進(jìn)行，則按信息素的指導(dǎo)，蟻群在 ABD路線(xiàn)上增派一只螞蟻（共 2只），而 ACD路線(xiàn)上仍然為一只螞蟻。二者的相似之處在于都是優(yōu)先選擇信息素濃度大的路徑。 ? 每只螞蟻完成一次周游后，在行進(jìn)的路上釋放信息素，信息素量與解的質(zhì)量成正比。 第一步 :初始化 將 m只螞蟻隨機(jī)放到 n個(gè)城市，每只螞蟻的禁忌表為螞蟻當(dāng)前所在城市，各邊信息素初始化為 c。 ? ?? ??? ????????? ijijijij tnt ????? 1????? ???否則是當(dāng)前最優(yōu)解的一部分若邊,0,Δ ijLQτ gbij??ijτΔ?gbL——精英螞蟻在邊 上增加的信息素量； ij——精英螞蟻個(gè)數(shù)； ——當(dāng)前全局最優(yōu)解路徑長(zhǎng)度。 每次迭代后，只對(duì)最優(yōu)解所屬路徑上的信 息素更新。 0q0q0（七）基于混合行為的蟻群算法 HBACA特點(diǎn)： 按螞蟻的行為特征將螞蟻分成 4類(lèi)，稱(chēng)為 4個(gè)子蟻群，各子蟻群按各自的轉(zhuǎn)移規(guī)則行動(dòng)，搜索路徑，每迭代一次，更新當(dāng)前最優(yōu)解，按最優(yōu)路徑長(zhǎng)度更新各條邊上的信息素，如此直至算法結(jié)束。蟻群算法之所以能夠快速收斂到全局最優(yōu)解，是因?yàn)樵撍惴ǖ膫€(gè)體之間不斷進(jìn)行信息交流和傳遞。同時(shí)根據(jù)信息素?fù)]發(fā)機(jī)制實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的信息更新，從而拋棄過(guò)期的路由信息。 經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展， ACO已成為能夠有效解決實(shí)際二次規(guī)劃問(wèn)題的幾種重要算法之一。 ? （ 3）隨后，視頻內(nèi)容由該 NVS通過(guò) proxy傳輸轉(zhuǎn)發(fā)交付用戶(hù)（或直接傳輸，對(duì)應(yīng)于用戶(hù)直連 NVS情形）。 蟻群算法的應(yīng)用 許多研究者將 ACO用于了武器攻擊目標(biāo)分配和優(yōu)化問(wèn)題、車(chē)輛運(yùn)行路徑規(guī)劃、區(qū)域性無(wú)線(xiàn)電頻率自動(dòng)分配、 Bayesian works的訓(xùn)練和集合覆蓋等應(yīng)用優(yōu)化問(wèn)題。 Lumer和 Faieta將 Deneubourg提出將蟻巢分類(lèi)模型應(yīng)用于數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析。 蟻群算法的應(yīng)用 蟻群算法在電信路由優(yōu)化中已取得了一定的應(yīng)用成果。 螞蟻按信息素強(qiáng)度選擇下一步要到達(dá)的狀態(tài)。 kij??特點(diǎn)： 主要是修改了 ACS中的全局更新公式，增加 對(duì)最差螞蟻路徑信息素的更新，對(duì)最差解進(jìn) 行削弱，使信息素差異進(jìn)一步增大。 ij? ?j,0一般， 取值較大。 第四步：輸出結(jié)果 若未達(dá)到終止條件則轉(zhuǎn)
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