自然計算ppt課件(編輯修改稿)
2025-02-11 09:01 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 免疫算法流程圖 合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 應(yīng)用情況 ? 具備免疫特征和功能的人工生命系統(tǒng) —— 人工免疫系統(tǒng) ? 基于免疫網(wǎng)絡(luò)理論設(shè)計自治式多 Agent系統(tǒng) ? 免疫性自適應(yīng)系統(tǒng) ? 免疫型安全系統(tǒng)或抗干擾系統(tǒng) ? 面向醫(yī)學(xué)應(yīng)用的數(shù)字免疫監(jiān)控系統(tǒng) 合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 蟻群算法 （ Ant Colony Optimization） ? 1992年，意大利 Marco Dorigo ? Inspired: 自然界中的螞蟻可以找到從巢穴到食物 源的 最短回路 合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 自然界中的螞蟻 ? 可以相互交流信息 —— 信息素 （ pheromone） ? 傾向于選擇留有信息素的道路 ? 道路上留下的信息素越多，被選中概率越大 合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 用蟻群算法求最短路程 ? 一群螞蟻隨機從出發(fā)點出發(fā)，遇到食物，銜住食物，沿原路返回 ? 螞蟻在往返途中，在路上留下外激素標(biāo)志。 ? 外激素將隨時間逐漸蒸發(fā)（一般可用負指數(shù)函數(shù)來描述，即乘上因子 exp(a*t)） ? 由蟻穴出發(fā)的螞蟻 ,其選擇路徑的概率與各路徑上的外激素濃度成正比 蟻群算法 （ Ant Colony Optimization） 合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 應(yīng)用 ? 重建路由通訊 最短路由選擇 ? 求解 TSP問題 旅行商問題：求周游所有指定的城市，最后回到出發(fā) 點的最短路徑 合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 其它算法 ? 螞蟻清除垃圾 ? 螞蟻搬大食物 ? 任務(wù)分配問題 螞蟻能將巢里的垃圾或死螞蟻 ,打掃成幾大堆給以清除 仿照螞蟻這種功能 ,設(shè)計螞蟻的 分類算法 美國 MCIWorld公司一直研究人工螞蟻， 用于管理公司的電話網(wǎng)；對用戶記帳收費等工作 一群螞蟻同心協(xié)力搬大食物，設(shè)計多機器人合作規(guī)劃問題 蟻群中螞蟻的職責(zé)分工明確（蟻皇、工蟻、兵蟻）各司其職 美國西北大學(xué)研究人工螞蟻算法用于卡車廠中的油漆車間， 使工廠各車間改變顏色的次數(shù)更少 合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 粒子群算法 （ Particle Swarm Optimization） ? 1995年， Prof. J. Kennedy Prof. . Eberhart ? Inspired: 社會系統(tǒng)，群智能（ swarm intelligence） 由簡單個體組成的群落與環(huán)境以及個體之間的互動行為 系統(tǒng)利用局部信息從而可能產(chǎn)生不可預(yù)測的群體行為 合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 鳥類覓食行為 ? 一群鳥在隨機搜索食物，在這個區(qū)域里只有一塊食物，所有的鳥都不知道食物在那里。但是他們知道當(dāng)前的位置離食物還有多遠。 ? 找到食物的 最優(yōu)策略 ？ 搜尋目前離食物最近的鳥的周圍區(qū)域 合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 粒子群算法（ PSO） ? 每個優(yōu)化問題的解都是搜索空間中的一只鳥，稱之為 “ 粒子 ” ? 所有的粒子都有一個由被優(yōu)化的函數(shù)決定的 適應(yīng)值 ? 每個粒子還有一個 速度 決定他們飛翔的方向和距離 ? 粒子追隨當(dāng)前的 最優(yōu)粒子 在解空間中搜索 合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 初始化粒子以及粒子速度 粒子適應(yīng)度檢測 粒子速度、位置更新 Present優(yōu)于 pbest? pbest=Present Present優(yōu)于 gbest? gbest=Present 算法的收斂準(zhǔn)則滿足？ 輸出 gbest 否 否 否 是 是 是 令 PSO初始化為一群隨機粒子 (隨機解 )，粒子 i的信息可以用D維向量表示，則位置表示為： Xi=(xi1,xi2,…,xiD)T 速度表示為： Vi=(vi1,vi2,…,viD)T 合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院 圖像信息處理研究室 Tel:2901393 Email: 初始化粒子以及粒子速度 粒子適應(yīng)度檢測 粒子速度、位置更新 Present優(yōu)于 pbest? pbest=Present Present優(yōu)于 gbest? gbest=Present 算法的收斂準(zhǔn)則滿足？ 輸出 gbest 否 否 否 是 是 是 計算粒子的適應(yīng)度值，如果好于該粒子當(dāng)前的個體極值，則將 pbest設(shè)
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