遺傳算法與蟻群算法簡介-資料下載頁
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【正文】 a, Dorigo 1995 Ant Colony System Dorigo, Gambardella 1996 MaxMin AS Stutzle, Hoos 1996 RankBased AS Bullnheimer et al. 1997 Ants Maniezzo 1999 BWAS Cordon et al. 2022 HyperCube AS Blum et al. 2022 蟻群優(yōu)化算法 較成功的應用 北京交通大學計算機與信息技術學院 37 2022/8/29 問題類型 問題名稱 作者 年份 路徑規(guī)劃 旅行商問題 Dorigo et al. 1991, 1996 Dorigo, Gambardella 1997 Stutzle, Hoos 1997, 2022 車輛路徑規(guī)劃 Gambardella et al. 1999 Reimann et al. 2022 有序排列 Gambardella, Dorigo 2022 分配問題 二次分配 Stutzle, Hoos 2022 Maniezzo 1999 課表編排 Socha et al. 2022, 2022 圖著色 Costa, Hertz 1997 蟻群優(yōu)化算法 較成功的應用 (續(xù) ) 北京交通大學計算機與信息技術學院 38 2022/8/29 問題類型 問題名稱 作者 年份 調度問題 工程調度 Merkle et al. 2022 開放車間 Blum 2022 子集問題 集覆蓋 Lessing et al. 2022 其他 約束滿足 Solnon 2022, 2022 分類規(guī)則 Parpinelli et al. 2022 Martens et al. 2022 貝葉斯網絡 Campos et al. 2022 蛋白質折疊 Shmygelska, Hoos 2022 M. Dorigo, T. Stutzle著 , 張軍等譯 , 《 蟻群優(yōu)化 》 , 清華大學出版社 , 2022. 主要內容 ? 智能優(yōu)化算法簡介 ?問題的 NP完全特性 ?常用的智能優(yōu)化算法 ? 遺傳算法 Geic Algorithm ? 群智能優(yōu)化算法 ?蟻群優(yōu)化算法 Ant Colony Optimization ?粒子群優(yōu)化算法 Particle Swarm Optimization ?… 北京交通大學計算機與信息技術學院 39 2022/8/29 粒子群優(yōu)化算法 (Particle Swarm Optimization) ? 粒子群優(yōu)化算法（ Particle Swarm Optimization, PSO, 也稱為微粒群優(yōu)化算法）是由 Kennedy和 Eberhart于 1995年提出來的 ? 所謂粒子是指不考慮群體中的成員的質量和體積，只考慮速度和加速狀態(tài) 北京交通大學計算機與信息技術學院 40 2022/8/29 ? 設第 i個粒子表示為 Xi = (xi1, xi2, … , xiD)， 有最好適應值的位置記為 Pi = (pi1, pi2, … , piD)， 也稱為 Pbest。 設符號 g表示群體中所有粒子經歷過的最好位置 ， 也稱為 gbest。 設 Vi =(vi1, vi2, … , viD)表示粒子 i的速度 。 在每一代 ， 粒子 i的第 d維 (1 ? d ? D)根據如下方程變化： v39。id = wvid + c1rand1()(pid xid) + c2rand2()(pgd xid) x39。id = xid + vid 其中 w為慣性權重 ， c1和 c2為加速常數 ， rand1()和 rand2()為在 [0, 1]內選取的隨機函數 。 此外 ， 微粒的速度 vid的上限為 Vmax。 北京交通大學計算機與信息技術學院 41 2022/8/29 粒子群優(yōu)化算法 基本原理 (1)初始化：隨機生成一群規(guī)模為 m的微粒 ， 包括位置和速度 (2)評價：計算每個微粒的適應度 (3)更新 Pbest：對每個微粒 ， 將其適應值與其經歷過的最好位置做比較 ， 如果較好 ， 則將其位置作為該微粒的當前最好位置 Pbest (4)更新 gbest：對每個微粒 ， 將其適應值與全局最好位置做比較 ， 如果較好 ， 則將其記為 gbest (5)更新 vid和 xid：根據上述公式改變微粒的速度和位置 (6)如達到滿意的適應值或預設的最大代數 Gmax， 則結束 ， 否則轉 (2) 北京交通大學計算機與信息技術學院 42 2022/8/29 粒子群優(yōu)化算法 基本過程 粒子群優(yōu)化算法 參數設置 ? 最大速度 Vmax：決定了空間搜索的粒度 ， 通常設為每維變化范圍的 10%到 20% ? 慣性權重 w：使粒子保持運動慣性 ， 使其具有擴展搜索空間的趨勢 ， 有能力探索新的區(qū)域 。 為了使算法在前期有較高的搜索能力 ， 在后期有較快的收斂速度 ， 可令 w隨時間線性減小 ， 如由 0， 由 ， 由 ? 加速常數 c1和 c2：通?？晒潭?2。 北京交通大學計算機與信息技術學院 43 2022/8/29 ? 最后，我們贊同“無免費午餐”的觀點，因此應盡可地了解問題的本身特點，針對問題給出算法設計，絕不能無目的的模擬計算 北京交通大學計算機與信息技術學院 44 2022/8/29 Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China 45 2022/8/29 謝謝！
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