部分蟻群算法ppt課件-展示頁(yè)
2025-01-24 14:54本頁(yè)面
【正文】 蟻群算法的起蟻群算法的起源源 蟻群的自組織行為 “雙 橋?qū)嶒?yàn) ” 螞蟻在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，通過(guò)遺 留在來(lái)往路徑上的 揮發(fā)性化 學(xué)物 質(zhì)（信息素 ,Pheromone） 來(lái) 進(jìn)行通信和協(xié)調(diào)。 這種方法能夠被用于解決大多數(shù)優(yōu)化問(wèn)題或者能夠轉(zhuǎn)化為優(yōu)化求解 的問(wèn)題。提出了許多用以解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的新方法，如進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn) 化策略、 遺傳算法等，這些算法成功地解決了一些實(shí)際問(wèn)題。 雖然概率搜索算法通常要采用較多的評(píng)價(jià)函數(shù)，但是與梯度方法及傳統(tǒng) 的演化算法相比，其 優(yōu) 點(diǎn)還是顯著的 穩(wěn)健性：無(wú)集中控制約束，不會(huì)因個(gè)別個(gè)體的故障影響整個(gè)問(wèn)題的 求解， 確保了系 統(tǒng)具備更強(qiáng)的魯棒性； 擴(kuò)展性：活動(dòng)既不受中央控制，也不受局部監(jiān)管，以非直接的信息 交流方式 確保了系 統(tǒng)的擴(kuò)展性 并行性：并行分布式算法模型，可充分利用多 處理器 靈活性：對(duì)問(wèn)題定義的連續(xù)性無(wú)特殊要求 ； 易行性：算法 實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。 特性 指無(wú)智能的主體通 過(guò)合作表現(xiàn)出智能行為的特性，在沒(méi) 有集中控制且不提供全局模型的前提下， 為尋找復(fù)雜的 分布式 問(wèn)題求解方案提供了基礎(chǔ)。第三章第三章 蟻群算法蟻群算法 改改進(jìn)的蟻群算法 Macro Dorigo Gambardella 主要內(nèi)容 群智能群智能 群智能的概群智能的概念念 群智能算法群智能算法 蟻群優(yōu)化算法蟻群優(yōu)化算法原理原理 蟻群算法的起蟻群算法的起源源 蟻群算法的原理蟻群算法的原理分析分析 基本基本 蟻群優(yōu)化算法 螞蟻系統(tǒng)的模型與實(shí)螞蟻系統(tǒng)的模型與實(shí)現(xiàn)現(xiàn) 螞蟻系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置和基本屬螞蟻系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置和基本屬性性 主要內(nèi)容 改改 進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法 螞蟻系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)與螞蟻系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)與不足不足 帶精英策略的螞蟻帶精英策略的螞蟻系統(tǒng)系統(tǒng) 基于排序的基于排序的 螞蟻系統(tǒng) 最大－最小最大－最小 螞蟻系統(tǒng) 蟻群系蟻群系統(tǒng)統(tǒng) 各各 種 蟻群優(yōu)化算法的比較 蟻群優(yōu)化算法的蟻群優(yōu)化算法的應(yīng)用應(yīng)用 典型典型 應(yīng)用 車(chē)間作業(yè)調(diào)度（車(chē)間作業(yè)調(diào)度（ JSP）） 醫(yī)學(xué)醫(yī)學(xué) 診斷的數(shù)據(jù)挖掘 蟻群算法在電信路由優(yōu)化中的應(yīng)用蟻群算法在電信路由優(yōu)化中的應(yīng)用型型 群智能群智能 群智能的概群智能的概念念 群智能（ Swarm Intelligence, SI ） 人 們把群居昆蟲(chóng)的集體行為稱(chēng)作 “群智能 ”（ “群體智 能 ”、 “群集智能 ”、 “集群智能 ”等） 特點(diǎn) 個(gè)體的行 為很簡(jiǎn)單，但當(dāng)它們一起協(xié)同工作時(shí)，卻能 夠 突 現(xiàn) 出非常 復(fù) 雜（智能）的行為特征。 群智能群智能 群智能的算群智能的算法法 描述 群智能作 為一種新興的演化計(jì)算技術(shù)已成為研究焦點(diǎn)， 它與人工生命，特 別是進(jìn)化策略以及遺傳算法有著極為 特殊的 關(guān)系。 群智能群智能 群智能的算群智能的算法法 優(yōu) 點(diǎn) 與大多數(shù)基于梯度的 應(yīng)用優(yōu)化算法不 同，群智能依靠的是概率搜索算法。 典型算法 蟻群算法（螞蟻覓食） 粒子群算法（ 鳥(niǎo)群捕食） 蟻群優(yōu)化算法原蟻群優(yōu)化算法原理理 蟻群算法的起蟻群算法的起源源 20世 紀(jì) 50年代中期 創(chuàng)立了仿生學(xué)，人們從生物進(jìn)化的機(jī)理中受到啟 發(fā)。 20世 紀(jì) 90年代意大利學(xué)者 M． Dorigo， V． Maniezzo， A． Colorni等 從生物 進(jìn)化的機(jī)制中受到啟發(fā)，通過(guò)模擬自然界螞蟻搜索路徑的行 為，提出來(lái)一種新型的模擬進(jìn)化算法 —— 蟻群算法，是群智能理論 研究
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