aai51自然計算及群體智能(參考版)
2025-05-10 18:02本頁面
【正文】 （導數(shù)，微分） 。 3 非直接 信息交流 ，（廣播） 4 可處理 離散 對象 5 實現(xiàn)簡單 56 實現(xiàn)簡單 算法中僅涉及各種基本的數(shù)學操作， 對 CPU和內存的要求不高。 ?52 蟻群算法 時間 ： 20世紀 90年代 地點 ： 意大利 人物 ： 意大利 M． Dorigo， V． Maniezzo， A． Colorni 目的 ： 模擬自然界螞蟻搜索路徑的行為， 結果 ： 群體智能理論 應用 ： 求解 NP問題 （ TSP問題、分配問題、 jobshop調度問題）， 解復雜優(yōu)化問題（離散優(yōu)化問題）有優(yōu)勢 53 應用領域 ?解決大多數(shù)優(yōu)化問題 ?或轉化為優(yōu)化求解的問題。 – E中的元素總是和 V中的序偶對有對應關系，可用 V中的序偶代替 E中的元素。即螞蟻是反應型適應性主體 – 在個體水平上，每只螞蟻僅根據(jù)環(huán)境做出獨立選擇；在群體水平上，單只螞蟻的行為是隨機的，但蟻群可通過自組織過程形成高度有序的群體行為。 Asymmetric ? NPhard類問題 – NPC NPhard ?NP P NPhard NPC 48 基本蟻群算法模型 ? 基本假設 – 螞蟻之間通過信息素和環(huán)境進行通信。 – NP類問題是所有可用 NDTM (NonDeterministic onetape Turing Machine)在多項式時間內求解的判定問題 Π的集合 47 P、 NP、 NPC、 NPhard問題 ? NPC類問題 (NPComplete) – 是 NP類中最困難的一類問題。 – 若存在一個多項式時間 DTM程序，它在編碼策略 e之下求解判定問題 Π，即 L[Π, e]∈ P,則稱該判定問題屬于 P類問題。 ? 兩家飯店，一家熱熱火火，一家門可羅雀，選哪家？ ? 選登山旅游線，一般人選人氣多的（信息素濃的） ? 信息素啟發(fā)性知識：人氣高的，自有其優(yōu)點 ? 飯店請名人寫詩歌作畫、寫對聯(lián)，留下信息素 ? 商業(yè) ”托” , 假造信息素 ? 優(yōu)勢： 并行 +分布 +信息素 ?70%選紅火的， ?不一定每人是這樣 ?稱為按概率 .選紅火的 38 雙橋實驗 (Goss S, 1989) Naturwissenschaften 76, 579581 (1989) Selfanized Shortcuts in the Argentine Ant S. Goss, S. Aron, J. L. Deneubourg, and J. M. Pasteels Unit of Behavioural Ecology, . 231, Universit6 Libre de Bruxelles, B 1050 Bruxelles 39 Fig. 1. A colony of I humilis selecting the short branches on both modules of the bridge a) one module of the bridge b) and c): photos taken 4 and 8 min after placement of the bridge 40 雙橋實驗數(shù)學模型 ()()( ) ( )hAA hhABmkPmm k m k??? ? ?假設條件： 非對稱橋上的信息量與過去一個時間段內經(jīng)過該橋的螞蟻數(shù)目成正比； 某一時刻螞蟻按照橋上殘留的信息量多少來選擇其中某座橋 經(jīng)過該橋的螞蟻數(shù)目越多則橋上的殘留信息量就越大 設短橋為 A，長橋為 B， mA和 mB分別表示經(jīng)過橋 A和橋 B的螞蟻數(shù)目 mA + mB = m 當所有 m只螞蟻都經(jīng)過兩座橋之后，第 m+1只螞蟻選擇橋
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