生物信息系统中神经网络、免疫系统、内分泌系统等之间也有以上融合形态,如免疫系统的层次性就是串联型的形式,而神经网络和免疫系统的记忆功能就是并联型的形式。在特殊情况下,这四种形式还可以组成复合运算。
算法融合步骤如图2所示。首先确定问题空间和系统目标,选择一种算法并分析该算法的性质(如收敛性、稳定性、泛化性等),对模型进行仿真并分析结果(如精度、时间复杂度、空间复杂度等),若结果不满足要求,考虑融合其他算法(同类型或不同类型),重新进行分析、仿真,直到结果满足要求为止。
限于篇幅,下面仅对ANN 、F UZZY 、A I S 和G A 四种算法的两两融合为例进行分析,说明融合可以改善系统的性能。
2.1 ANN 与FUZZY 的融合
符号处理方法(如F UZZY )善于模拟人脑的逻
辑思维,但其机制固定于已知知识与推理,有一定局限性,网络联接方法(如ANN )适合于模拟人脑的结构,但由于固定的体系结构与组成方案,使得所构成的系统达不到开发多种多样知识的要求。这两类方法结合起来形成混合智能系统,可以提高知识表达
2007年第1期苏建元:计算智能主要算法的比较与融合55
图2 算法融合步骤
和自学习能力[5,6]。如模糊联想记忆(FC M)、模糊自适应谐振网络(F ART)、模糊认知图(FC M)、模糊多层感知器(F MLP)、模糊C MAC神经网络、模糊控制神经网络(FCNN)、模糊极小极大神经网络、模糊关系神经网络、模糊Modular神经网络、模糊超球神经网络、p i2sig ma神经网络、基于TS型的模糊神经网络等。神经网络和模糊系统融合实质上是对人脑结构和思维功能的双重模拟,通过神经网络学习进行样本训练,可分配、构造和发展模糊规则,优化、修正隶属度函数。
2.2 A I S与ANN的融合
A I S和ANN在多样性细胞组成、模式识别、学习、记忆等方面很相似;A I S具有清晰表达所学知识的特性,可弥补ANN的解释能力的缺陷,提高知识的可理解性;免疫功能可以实现神经感知,可以作为神经网络的补充。A I S可以改善ANN的性能,对ANN有一定的促进作用,现有A I S与ANN的融合算法主要有:Unorthodox神经网络、P DP网络、基于免疫的RBF神经网络、ANN I网络模型、基于免疫的模拟退火算法、抗体网络、免疫BP网络等。
2.3 GA与A I S的融合
如果把抗原和抗体分别与实际求解问题的目标函数和问题的候选解相对应,A I S的抗体多样性、自我调节、免疫记忆等功能可用于提高G A的搜索速度和搜索能力,解决了已有G A算法中出现的退化现象[7,8]。G A与A I S的融合算法是免疫遗传算法。其主要步骤是:随机创建抗体和抗原的群体、抗体和抗原匹配、根据抗体的亲和力对抗体做评价、用标准的遗传算法进化抗体。
2.4 GA与FUZZY的融合
G A与F UZZY的融合主要有模糊遗传算法(FG A)和遗传模糊算法,遗传模糊算法主要是利用遗传算法的全局优化性能对模糊参数进行调整和对模糊推理规则进行优化。因为对模糊系统影响最大的是模糊规则,所以用模糊联想记忆矩阵F AM表达模糊规则,用遗传算法调整F AM矩阵的元素值,可以把F AM矩阵中所有元素值串接在一起成为一个二进制长向量,这就是遗传算法作用在其上的染色体。FG A是G A的推广,步骤与G A基本相同,但FG A的编码是[0,1]上的实数而不是0,1,繁殖用来选择产生新的群体,交叉用来改良群体,变异则是为FG A算法的运行操作提供新鲜血液。
2.5 ANN与GA的融合
ANN学习过程收敛时间过长、易陷入局部最小、鲁棒性较差,可应用遗传算法对神经元连接权值或结构进行编码,并随机生成初始群体,进行交叉、变异操作,并计算能量函数,调整交叉、变异概率,叠代,直至神经网络训练完成,能量函数定义为神经网络的输出为训练样本。算法的主要步骤是:训练神经网络、输入样本、利用遗传算法调整结构或权值、重新训练直到满足条件。
2.6 A I S与FUZZY的融合
A I S与F UZZY的融合研究还比较少,主要用在模糊控制中,以增强控制系统的自适应能力和鲁棒性,通过A I S修改隶属度函数。将A I S与F UZZY相结合,可以改善F UZZY的性能,如优化模糊神经网络的拓扑结构和参数等,也可以将A I S模糊化以改善A I S对模糊和不确定性问题的求解能力。
3 仿真实例
下面对某工业生产过程的四个检测点进行智能故障诊断,体会算法融合的有效性。
56
中国电子科学研究院学报2007年第1期
首先使用BP神经网络,样本训练集为48组数据,P为输入矩阵,T为输出矩阵,T中元素为0.9或0.1,0.9表示为故障数据,0.1表示为正常数据, 0.85为阈值。确定BP网络的输入层单元数N=4、输出层单元数M=4、隐含层单元数K=6,训练方法选用BP网络的改进算法,分别选为:(1)增加动量因子法;(2)L-M优化算法(误差为1E-22);(3)贝叶斯正则化算法。仿真发现采用增加动量因子法容易陷入局部极小,训练步数为590步;采用L-M 优化算法和贝叶斯正则化算法都不会陷入局部极小,而且收敛速度较快,L-M法训练步数为32步,贝叶斯正则化算法训练步数为60步。理论分析也告诉我们常规BP算法采用梯度下降法,训练中学习速率为一较小的常数,存在收敛速度慢和局部极小问题;L-M法结合了梯度下降法和牛顿法的优点,在网络权值数目较少时收敛非常迅速,性能更好一些。通过166组按等价类划分原则和边界条件设计的测试用例数据测试,说明网络泛化能力强、网络结构和训练样本集合适。
为了进一步提高实时性,对同样的样本集还用RBF网络对其进行了处理,边创建边训练RBF网络,发现径向基函数的分布常数对不同的测试数据要取不同的值,但只要取值恰当,诊断结果既正确又快速(比L-M法还快)。分布常数的寻优可用试探法或全局优化理论(如遗传算法、免疫算法等)。试探法只能用于离线仿真,不能用于在线运行。我们可以利用免疫系统的全局性能确定分布常数的大致取值范围,并把这种信息作为疫苗进行注射,以缩小搜索空间的范围,提高群体的适应度。免疫RBF网络中首先对所解问题(抗原)进行分析并提取特征信息(疫苗),然后对此特征信息进行处理并将其转化为求解问题的一种方案(抗体),最后实施该方案(接种疫苗和免疫选择)。其中疫苗抽取步骤如下: (1)如果隐层节点的个数为M,随机地从训练集中选取M个中心,令所有RBF核函数采用相同的方差(分布常数),并令其在取值范围内等步长的取不同的值。(2)根据分布常数的不同取值计算隐层节点对应于训练集的输出矩阵G,式GW=D中,D表示训练集的期望响应矢量,采用最小二乘法估计RBF 网络的输出线性权值矩阵W。(3)比较分布常数取不同值时采用以上方法构造的不同的RBF网络相应于训练集的均方差,以均方差最小的分布常数的取值为中心,在一定范围内重复步骤(1)、(2)。比如,如果第一次得到最优分布常数为3,那么就能以
1～3为取值范围重复以上步骤。
实际应用中有时要识别同时出现的多点故障,仿真发现如果不增加多点故障的训练样本,则BP 和RBF都不能识别,但增加训练样本后,BP仍不能有效识别,而免疫RBP能正确快速地识别,识别正确率达99%!
以上几种算法的故障识别效果如表2所示。
表2 几种算法的故障识别效果比较
算法实时性
单点故障
识别率
多点故障
识别率BP(增加动量因子法)一般>91%<50% BP(L2M优化算法) 好>99%<50% BP(贝叶斯正则化算法)较好>95%<50%
免疫RBF很好>99%>99%
4 结 语
文章对ANN、A I S、F UZZY和G A的特性进行了比较,提出了4种融合形态、融合的数学描述和融合步骤,讨论了几种算法融合的特点和方法,通过仿真分析说明了算法融合思路的正确性。计算智能算法的融合可以有效解决实际问题,这是一个研究难题也是一个很有前途的研究方向,计算智能的融合可以是部分算法的融合,也可以是整体融合,但整体融合的研究难度较大。目前计算智能的理论研究还不太充分,仅是对生物系统的简单模拟,如G A是基于“0”和“1”编码的信息模型,不能表达丰富的遗传信息,特别是DNA的编码机理和调控作用在现有的计算智能中没有体现出来,因此G A尤其适合于采用DNA来实现。另外神经内分泌与免疫系统之间的关系是一种相互作用的双向调节,生长激素加强了免疫功能,而肾上腺皮质激素对免疫功能则有抑制作用,内分泌和免疫等其他算法的融合还处于萌芽阶段,有待深入探讨。
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(下转第61页)
2007年第1期
吴常国等:PCS 和WCDMA 系统室外共存问题研究
61
在共站址的情况下,PCS 系统工作在1980～1985
MHz,WCDMA 系统工作在1920～1975MHz 上时,通过一定可以实现的空间隔离度,两个系统是可以达到共站址的。但对于WCDMA 工作在1977.4MHz 上时,杂散干扰远大于理论推算值,因此可以初步得到结论,如果要实现两个系统工作在相同频点上共站址,基本上是不可能的,至少两个系统工作频点要相差5MHz 以上。
本文的系统共存干扰分析和测试方法也可以用于其他的系统共存干扰分析中。两个系统干扰的问题还涉及到很多方面,我们的工作并没有结束。接下来还要对一定范围内的系统进行组网测试,更好的评价系统之间的干扰。同时也要对系统天线之间不同情况下的空间隔离度进行理论和实际的测试分析,来进一步提出更好的频率干扰的解决方案。参考文献:
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作者简介
吴常国(1977-),男,四川泸州
人,南京邮电大学博士生,研究方向为移动通信与电磁兼容;
姬国庆(1972-),男,南京邮电大学博士生,研究方向
为移动通信与电磁兼容。
(上接第56页)
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作者简介
苏建元(1965-),男,江苏泰兴
人,副教授,中国电机工程学会高级会员,主要研究方向为智能控制、智能仪表与自动化装置。
蚁群算法(C++版)
// AO.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 #pragma once #include #include #include const double ALPHA=1.0; //启发因子，信息素的重要程度 const double BETA=2.0; //期望因子，城市间距离的重要程度 const double ROU=0.5; //信息素残留参数 const int N_ANT_COUNT=34; //蚂蚁数量 const int N_IT_COUNT=1000; //迭代次数 const int N_CITY_COUNT=51; //城市数量 const double DBQ=100.0; //总的信息素 const double DB_MAX=10e9; //一个标志数，10的9次方 double g_Trial[N_CITY_COUNT][N_CITY_COUNT]; //两两城市间信息素，就是环境信息素 double g_Distance[N_CITY_COUNT][N_CITY_COUNT]; //两两城市间距离 //eil51.tsp城市坐标数据 double x_Ary[N_CITY_COUNT]= { 37,49,52,20,40,21,17,31,52,51, 42,31,5,12,36,52,27,17,13,57,
62,42,16,8,7,27,30,43,58,58, 37,38,46,61,62,63,32,45,59,5, 10,21,5,30,39,32,25,25,48,56, 30 }; double y_Ary[N_CITY_COUNT]= { 52,49,64,26,30,47,63,62,33,21, 41,32,25,42,16,41,23,33,13,58, 42,57,57,52,38,68,48,67,48,27, 69,46,10,33,63,69,22,35,15,6, 17,10,64,15,10,39,32,55,28,37, 40 }; //返回指定范围内的随机整数 int rnd(int nLow,int nUpper) { return nLow+(nUpper-nLow)*rand()/(RAND_MAX+1); } //返回指定范围内的随机浮点数 double rnd(double dbLow,double dbUpper) { double dbTemp=rand()/((double)RAND_MAX+1.0); return dbLow+dbTemp*(dbUpper-dbLow); }
群智能优化算法综述
现代智能优化算法课程群智能优化算法综述 学生姓名： 学号： 班级： 2014年6月22日
摘要 工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍，在求解过程中，人们创造与发现了许多优秀实用的算法。群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。群智能优化是智能优化的一个重要分支，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为，利用群体中个体之间的信息交互和合作实现寻优。本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。 关键词：群智能；最优化；算法
目录 摘要 (1) 1 概述 (3) 2 定义及原理 (3) 2.1 定义 (3) 2.2 群集智能算法原理 (4) 3 主要群智能算法 (4) 3.1 蚁群算法 (4) 3.2 粒子群算法 (5) 3.3 其他算法 (6) 4 应用研究 (7) 5 发展前景 (7) 6 总结 (8) 参考文献 (9)
1 概述 优化是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。很多实际优化问题往往存 在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。 因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够“突现”出非常复杂的行为特征。基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 和粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。 2 定义及原理 2.1 定义 群集智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食行为的模拟。它将搜索和优化过程模拟成个体的进化或觅食过程，用搜索空间中的点模拟自然界中的个体；将求解问题的目标函数度量成个体对环境的适应能力；将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索和优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。从而，形成了一种以“生成+检验”特征的迭代搜索算法，是一种求解极值问题的自适应人工智能技术。各类优化算法实质上都是建立问题的目标函数，求目标函数的最优解，因而实际工程优化问题均可转化为函数优化问题。其表达形式如下： 求： ,,2,1,0)(..), (min , ,,2,1,),,,(21Lm j X g t s X f n L i x L x x X i T n i =≤== 。Ω∈X 其中， i X 为设计变量；)(X f 为被优化的目标函数；0)(≤X g j 为约束函数；Ω为设计变量的 可行域。
智能计算平台应用开发(中级)-第8章-机器学习基础算法建模-集成学习算法
第8章?机器学习基础算法建模
目录 1.机器学习 2.分类算法 3.回归算法 4.集成学习算法 5.聚类算法 6.关联规则算法 7.智能推荐算法
l 在机器学习的有监督学习算法中，目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往达不到理想状态，有时只能得到多个有偏好的模型（弱分类器，在某些方面表现较好）。 ?集成学习是组合多个弱分类器，得到一个更好且更全面的强分类器，即将多个分 类器聚集在一起，以提高分类的准确率。 ?这些分类器可以是不同的算法，也可以是相同的算法。如果把单个分类器比作一 个决策者，那么集成学习的方法就相当于多个决策者共同进行一项决策。 集成学习
l集成学习的作用 将多个弱分类器合并，实现更好的效果。 l分类器间存在一定的差异性，会导致分类的边界不同，可以理解为分类器是一个比较专精的专家，它有它自己一定的适用范围和特长。 l通过一定的策略将多个弱分类器合并后，即可拓展模型的适用范围，减少整体 的错误率，实现更好的效果。
l 数据过大时会导致训练一个模型太慢，而集成学习可以分别对数据集进行划分和有放回的操作，从而产生不同的数据子集，再使用数据子集训练不同的分类器， 最终再将不同的分类器合并成为一个大的分类器。 l 数据过小时则会导致训练不充分，而集成学习可以利用Bootstrap 方法进行抽样，得到多个数据集，分别训练多个模型后再进行组合。如此便可提高训练的准确度 和速度，使得之前很难利用的数据得到充分的利用。集成学习在各个规模的数据集上都有很好的策略。
将多个模型进行融合。 l对于存在多个异构的特征集的时候，很难进行融合，可以考虑使用集成学习的方式，将每个数据集构建一个分类模型，然后将多个模型进行融合。
计算智能大作业--蚁群算法解决TSP问题
（计算智能大作业） 应用蚁群算法求解TSP问题
目录 蚁群算法求解TSP问题 (3) 摘要： (3) 关键词： (3) 一、引言 (3) 二、蚁群算法原理 (4) 三、蚁群算法解决ＴＳＰ问题 (7) 四、解决ｎ个城市的TSP问题的算法步骤 (9) 五、程序实现 (11) 六、蚁群算法优缺点分析及展望 (18) 七、总结 (18)
采用蚁群算法解决TSP问题 摘要：蚁群算法是通过蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法，该算法已经成功的解决了诸如TSP问题。本文简要学习探讨了蚂蚁算法和TSP问题的基本内容，尝试通过matlab 仿真解决一个实例问题。 关键词：蚁群算法；TSP问题；matlab。 一、引言 TSP（Travelling Salesman Problem）又称货郎担或巡回售货员问题。TSP问题可以描述为：有N个城市，一售货员从起始城市出发，访问所有的城市一次，最后回到起始城市，求最短路径。TSP问题除了具有明显的实际意义外，有许多问题都可以归结为TSP问题。目前针对这一问题已有许多解法，如穷举搜索法（Exhaustive Search Method）, 贪心法（Greedy Method）, 动态规划法（Dynamic Programming Method）分支界定法（Branch-And-Bound），遗传算法（Genetic Agorithm）模拟退火法(simulated annealing),禁忌搜索。本文介绍了一种求解TSP问题的算法—蚁群算法，并通过matlab仿真求解50个城市之间的最短距离，经过仿真试验，证明是一种解决TSP问题有效的方法。
蚁群算法
蚁群算法报告及代码 一、狼群算法 狼群算法是基于狼群群体智能,模拟狼群捕食行为及其猎物分配方式,抽象出游走、召唤、围攻3种智能行为以及“胜者为王”的头狼产生规则和“强者生存”的狼群更新机制,提出一种新的群体智能算法。 算法采用基于人工狼主体的自下而上的设计方法和基 于职责分工的协作式搜索路径结构。如图1所示,通过狼群个体对猎物气味、环境信息的探知、人工狼相互间信息的共享和交互以及人工狼基于自身职责的个体行为决策最终实现了狼群捕猎的全过程。 二、布谷鸟算法 布谷鸟算法 布谷鸟搜索算法,也叫杜鹃搜索,是一种新兴启发算法CS 算法，通过模拟某些种属布谷鸟的寄生育雏来有效地求解最优化问题的算法.同时，CS 也采用相关的Levy 飞行搜索机制 蚁群算法介绍及其源代码。 具有的优点：全局搜索能力强、选用参数少、搜索路径优、多目标问题求解能力强，以及很好的通用性、鲁棒性。 应用领域：项目调度、工程优化问题、求解置换流水车间调度和计算智能 三、差分算法 差分算法主要用于求解连续变量的全局优化问题，其主要工作步骤与其他进化算法基本一致，主要包括变异、交叉、选择三种操作。 算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体
的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体，该操作称为变异。然后，变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合，生成试验个体，这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值，则在下一代中试验个体取代目标个体，否则目标个体仍保存下来，该操作称为选择。在每一代的进化过程中，每一个体矢量作为目标个体一次，算法通过不断地迭代计算，保留优良个体，淘汰劣质个体，引导搜索过程向全局最优解逼近。 四、免疫算法 免疫算法是一种具有生成+检测的迭代过程的搜索算法。从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。 五、人工蜂群算法 人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。为了解决多变量函数优化问题，科学家提出了人工蜂群算法ABC模型。 六、万有引力算法 万有引力算法是一种基于万有引力定律和牛顿第二定律的种群优化算法。该算法通过种群的粒子位置移动来寻找最优解，即随着算法的循环，粒子靠它们之间的万有引力在搜索空间内不断运动，当粒子移动到最优位置时，最优解便找到了。 GSA即引力搜索算法，是一种优化算法的基础上的重力和质量相互作用的算法。GSA 的机制是基于宇宙万有引力定律中两个质量的相互作用。 七、萤火虫算法 萤火虫算法源于模拟自然界萤火虫在晚上的群聚活动的自然现象而提出的，在萤火虫的群聚活动中，每只萤火虫通过散发荧光素与同伴进行寻觅食物以及求偶等信息交流。一般来说，荧光素越亮的萤火虫其号召力也就越强，最终会出现很多萤火虫聚集在一些荧光素较亮的萤火虫周围。人工萤火虫算法就是根据这种现象而提出的一种新型的仿生群智能优化算法。在人工萤火虫群优化算法中，每只萤火虫被视为解空间的一个解，萤火虫种群作为初始解随机的分布在搜索空间中，然后根据自然界萤火虫的移动方式进行解空间中每只萤火虫的移动。通过每一代的移动，最终使的萤火虫聚集到较好的萤火虫周围，也即是找到多个极值
计算智能主要算法研究
－３－ 研究与探索 ２００９１２ 计算智能主要算法研究 田晓艳 中国人民武装警察部队学院，河北廊坊，０６５０００ 【摘要】【关键词】本文介绍了计算智能及其四种主要算法：人工神经网络、模糊算法、进化算法、蚁群算法。详细描述了每个算法的生物学基础、计算原理及其特点，以及基于每个算法的优化设计，并对它们已有的成果及在工程应用中所存在问题作简要的讨论。最后总结了四种算法的优势并预测了计算智能的发展趋势。 计算智能 人工神经网络 模糊算法 进化算法 蚁群算法 一、概述 二、计算智能的主要算法 计算智能，广义的讲就是借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞免疫、神经细胞网络等某些机制，用数学语言抽象描述的计算方法。是基于数值计算和结构演化的智能，是智能理论发展的高级阶段。计算智能有着传统的人工智能无法比拟的优越性，它的最大特点就是不需要建立问题本身的精确模型，非常适合于解决那些因为难以建立有效的形式化模型而用传统的人工智能技术难以有效解决、甚至无法解决的问题。从方法论的角度和现在的研究现状，计算智能的主要算法有：人工神经网络、模糊算法、进化算法、模拟退火、忌搜索算法、ＤＮＡ软计算、人工免疫系统、蚁群算法、粒子群算法、多代理（Ａｇｅｎｔ）系统等。 本文对计算智能的四种算法：人工神经网络、模糊计算、进化计算、蚁群算法的生物学基础、计算原理及其特点作一个简单的综述，并对它们已有的成果及工程应用与存在问题作简要的讨论。 计算智能是在神经网络、进化计算及模糊系统这 ［１］ 三个领域发展相对成熟的基础上形成的一个统一概念。其中，神经网络是一种对人类智能的结构模拟方法，它是用于人工神经网络系统去模拟生物神经系统的智能机理的；进化运算是一种对人类智能的演化模拟方法，它是用进化算法去模拟人类智能的进化规律的；模糊计算是一种对人类智能的逻辑模拟方法，它是用模糊逻辑去模拟人类的智能行为的。 （１）神经网络的生物学基础 神经系统的基本构造是神经元（神经细胞），它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。轴突的功能是将本神经元的输出信号（兴奋）传递给别的神经元。其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单处理（如加权求和，即对所有的输入信号都加以考虑且对每个信号的重视程度——体现在权值上——有所不同）后由轴突输出。 ［２］ １、人工神经网络
计算智能主要算法的比较与融合
第1期2007年2月 中国电子科学研究院学报 Journal of C AE I T Vol .2No .1Feb .2007 收稿日期:2006211218 修订日期:2007201205 基础理论 计算智能主要算法的比较与融合 苏建元 (河海大学电气工程学院,南京 210024) 摘 要:计算智能算法的融合可以有效解决实际问题,但算法选择带有一定盲目性。文章对计算智能的主要算法———人工神经网络、人工免疫系统、模糊系统和遗传算法等的特性进行比较,提出了四种融合形态———串联型、并联型、部分融合型和完全融合型,以及融合步骤、融合的数学描述,讨论了六种融合算法的特点和方法。融合提高了算法性能、扩大了应用范围。通过比较明确了计算智能算法的选择方法和进一步研究的方向;通过仿真分析说明了算法融合思路的正确性。关键词:神经网络;模糊系统;遗传算法;免疫系统;计算智能中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章编号:167325692(2007)012052205 Co mpar ison and Fusi on of Co m put a ti ona l I n telli gence ’s Ma i n Algor ith m s S U J ian 2yuan (College of Electrical Engineering,Hehai University,Nanjing 210024,China ) Abstract:The fusi on of computati onal intelligence ′s algorith m s may be able t o s olve actual p r oble m s,but the method of selecting the algorith m s may not be s o scientific .The characteristics of f our maj or algo 2rithm s 2artificial neural net w ork,artificial i m mune syste m ,fuzzy l ogic syste m ,and genetic algorithm 2are compared in this paper .Fusi on step s,fusi on algorith m definiti on,and f our kinds of fusi on shapes (se 2 ries,parallel,partial,and comp lete )are p r oposed .The characteristics and methods of six fusi on algo 2rithm s are als o discussed .The fusi on enhances alg orithm ′s perf or mance and expands app licati on ′s scope .Both the method of selecting algorithm s and the further research directi on in computati onal intelligence are given thr ough comparis on .The si m ulati on study indicates that this algorith m fusi on mentality is correct .Key words:neural net w ork;fuzzy syste m;genetic algorith m;i m mune syste m;computati onal intelli 2 gence 0 引 言 生物信息系统主要包括神经网络、遗传系统、免疫系统和内分泌系统。对免疫系统、神经网络、模糊和遗传进化等生物现象和信息处理体系的借鉴和利用已经形成一个新型的学科———生物计算智能系统,简称计算智能。计算智能是在1994年I EEE 举办的首届计算智能世界大会上提出的,它以连接主义和进化主义思想为基础,计算智能中的主要算法 具有自适应的结构、随机产生的或指定的初始状态、 适应度的评测函数、修改结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条件、指示结果的方法、控制过程的参数等共同要素,具有自学习、自组织、自适应的特征和简单、通用、鲁棒性强、易并行处理等特点,这些特征已被应用于信息安全、模式识别、数据分类与挖掘、优化设计、故障诊断、机器学习、联想记忆和控制等领域。计算智能的各领域服从“开放式计算系 统”的统一模型[1] ,但它们也有一定的差别,国内外介绍有关计算智能算法融合的资料比较少,文献
matlab蚁群算法精讲及仿真图
蚁群算法matlab精讲及仿真 4.1基本蚁群算法 4.1.1基本蚁群算法的原理 蚁群算法是上世纪90年代意大利学者M.Dorigo,v.Maneizz。等人提出来的,在越来越多的领域里得到广泛应用。蚁群算法，是一种模拟生物活动的智能算法，蚁群算法的运作机理来源于现实世界中蚂蚁的真实行为，该算法是由Marco Dorigo 首先提出并进行相关研究的，蚂蚁这种小生物，个体能力非常有限，但实际的活动中却可以搬动自己大几十倍的物体，其有序的合作能力可以与人类的集体完成浩大的工程非常相似，它们之前可以进行信息的交流，各自负责自己的任务，整个运作过程统一有序，在一只蚂蚁找食物的过程中，在自己走过的足迹上洒下某种物质，以传达信息给伙伴，吸引同伴向自己走过的路径上靠拢，当有一只蚂蚁找到食物后，它还可以沿着自己走过的路径返回，这样一来找到食物的蚂蚁走过的路径上信息传递物质的量就比较大，更多的蚂蚁就可能以更大的机率来选择这条路径，越来越多的蚂蚁都集中在这条路径上，蚂蚁就会成群结队在蚁窝与食物间的路径上工作。当然，信息传递物质会随着时间的推移而消失掉一部分，留下一部分，其含量是处于动态变化之中，起初，在没有蚂蚁找到食物的时候，其实所有从蚁窝出发的蚂蚁是保持一种随机的运动状态而进行食物搜索的，因此，这时，各蚂蚁间信息传递物质的参考其实是没有价值的，当有一只蚂蚁找到食物后，该蚂蚁一般就会向着出发地返回，这样，该蚂蚁来回一趟在自己的路径上留下的信息传递物质就相对较多，蚂蚁向着信息传递物质比较高的路径上运动，更多的蚂蚁就会选择找到食物的路径，而蚂蚁有时不一定向着信
息传递物质量高的路径走，可能搜索其它的路径。这样如果搜索到更短的路径后，蚂蚁又会往更短的路径上靠拢，最终多数蚂蚁在最短路径上工作。【基于蚁群算法和遗传算法的机器人路径规划研究】 该算法的特点： (1)自我组织能力，蚂蚁不需要知道整体环境信息，只需要得到自己周围的信息，并且通过信息传递物质来作用于周围的环境，根据其他蚂蚁的信息素来判断自己的路径。 (2)正反馈机制，蚂蚁在运动的过程中，收到其他蚂蚁的信息素影响，对于某路径上信息素越强的路径，其转向该路径的概率就越大，从而更容易使得蚁群寻找到最短的避障路径。 (3)易于与其他算法结合，现实中蚂蚁的工作过程简单，单位蚂蚁的任务也比较单一，因而蚁群算法的规则也比较简单，稳定性好，易于和其他算法结合使得避障路径规划效果更好。 (4)具有并行搜索能力探索过程彼此独立又相互影响，具备并行搜索能力，这样既可以保持解的多样性，又能够加速最优解的发现。 4.1.2 基本蚁群算法的生物仿真模型 a为蚂蚁所在洞穴,food为食物所在区,假设abde为一条路径,eadf为另外一条路径,蚂蚁走过后会留下信息素,5分钟后蚂蚁在两条路径上留下的信息素的量都为3,概率可以认为相同,而30分钟后baed路径上的信息素的量为60,明显大于eadf路径上的信息素的量。最终蚂蚁会完全选择abed这条最短路径,由此可见,
(完整版)《计算智能》授课大纲
《计算智能》授课大纲课程性质：必修课，3学分，共48~54课时（共16周)。 一、课程介绍 《计算智能》课程对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用。内容包括绪论以及进化计算、群体智能、人工免疫算法、分布估计算法、神经网络、模糊逻辑和多目标进化算法等。并从工程应用及与其他人工智能研究方向相结合的角度讨论人工智能的实际问题及其解决方法。 二、教学内容 1.导论(1课时) （1）计算智能简介 （2）计算智能典型方法 2.优化理论(2课时) （1）优化问题 （2）优化方法分类 a)非约束优化 b)约束优化 c)多解问题 d)多目标优化 e)动态优化问题
3.进化计算(9课时) (1)进化计算导论 (2)遗传算法 a)经典遗传算法 b)交叉、变异 c)控制参数 d)模式定理与积木块假设 e)遗传算法的变体 f)前沿专题（小生境遗传算法、约束处理、多目标优化、动态环 境） g)应用 (3)遗传编程、进化规划、进化策略 (4)差分进化 (5)文化计算 (6)协同进化 4.人工免疫系统(6课时) （1）自然免疫系统 （2）人工免疫模型 a)克隆选择模型 b)网络理论模型 c)危险理论 （3）免疫优化计算
5.群体智能(3课时) （1）粒子群优化 （2）蚁群算法 6.多目标进化算法及应用（6课时） 5.1 绪论 5.2 主要的多目标进化算法 5.3 多目标进化算法性能评价和问题测试集 5.4 多目标优化的新进展 5.5 应用实例 7.神经网络(6课时) （1）人工神经元 （2）监督学习神经网络 （3）非监督学习神经网络 （4）径向基函数网络 （5）增强学习 （6）监督学习的性能问题 8.深度学习算法（Deep Learning）（3课时） 9.分布估计算法(3课时) 10.计算智能算法在各研究方向的应用(6~9课时) （讨论计算智能算法在每个研究生的研究方向中的结合应用） 三、教材与参考书 2、张军,詹志辉.计算智能[M].清华大学出版社[北京].2009.11.
智能优化算法综述
智能优化算法的统一框架 指导老师：叶晓东教授 姓名：李进阳 学号：2 班级：电磁场与微波技术5班 2011年6月20日
目录 1 概述 (3) 2群体智能优化算法.................................. 错误!未定义书签。 人工鱼群算法 (4) 蚁群算法 (5) 混合蛙跳算法 (9) 3神经网络算法 (10) 神经网络知识点概述 (10) 神经网络在计算机中的应用 (11) 4模拟退火算法 (15) 5遗传算法.......................................... 错误!未定义书签。 遗传算法知识简介 (17) 遗传算法现状 (18) 遗传算法定义 (19) 遗传算法特点和应用 (20) 遗传算法的一般算法 (21) 遗传算法的基本框架 (26) 6总结 (28) 7感谢 (29)
1概述 近年来，随着人工智能应用领域的不断拓广，传统的基于符号处理机制的人工智能方法在知识表示、处理模式信息及解决组合爆炸等方面所碰到的问题已变得越来越突出，这些困难甚至使某些学者对强人工智能提出了强烈批判，对人工智能的可能性提出了质疑。众所周知，在人工智能领域中，有不少问题需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或准优解。像货朗担问题和规划问题等组合优化问题就是典型的例子。在求解此类问题时，若不能利用问题的固有知识来缩小搜索空间则会产生搜索的组合爆炸。因此，研究能在搜索过程中自动获得和积累有关搜索空间的知识，并能自适应地控制搜索过程，从而得到最优解或准有解的通用搜索算法一直是令人瞩目的课题。智能优化算法就是在这种背景下产生并经实践证明特别有效的算法。 2群体智能优化算法 自然界中群体生活的昆虫、动物,大都表现出惊人的完成复杂行为的能力。人们从中得到启发,参考群体生活的昆虫、动物的社会行为,提出了模拟生物系统中群体生活习性的群体智能优化算法。在群体智能优化算法中每一个个体都是具有经验和智慧的智能体 (Agent) ,个体之间存在互相作用机制,通过相互作用形成强大的群体智慧来解决复杂的问题。自 20世纪 90年代模拟蚂蚁行为的蚁群算法(ACO)提出以来,又产生了模拟鸟类行为的微粒群算法 ( PSO)、模拟鱼类生存习性的人工鱼群算法、模拟青蛙觅食的混合蛙跳算法 ( SFLA)等。这些群体智能优化算法的出现,使原来一些复杂的、难于用常规的优化算法进行处理的问题可以得到解决,大大增强了人们解决和处理优化问题的能力,这些算法不断地用于解决工程实际中的问题,使得人们投入更大的精力对其理论和实际应用进行研究。群体智能优化算法本质上是一种概率搜索,它不需要问题的梯度信息具有以下不同于传统优化算法的特点: ①群体中相互作用的个体是分布式的,不存在直接的中心控制,不会因为个别个体出现故障而影响群体对问题的求解,具有较强的鲁棒性; ②每个个体只能感知局部信息,个体的能力或遵循规则非常简单,所以群体智能的实现简单、方便; ③系统用于通信的开销较少,易于扩充; ④自
计算智能：技术、特点、集成及展望
计算智能：技术、特点、集成及展望 摘要：作为一种新兴的智能处理技术，计算智能受到各学科领域越来越多研究者的关注。本文简要概括了计算智能主要技术的理论框架和特点，介绍了计算智能技术的综合集成的一些情况及突现的特性，并对进一步的理论和应用研究做了一些展望。 关键词：计算智能；综合集成；突现的特性 Computational Intelligence:Technologies,Characteristics,Integration and Prospect Abstract:As a rising technology of Intelligent Processing,Computational Intelligence is becoming more and more observable in many fields.This paper makes a brief summary of the theories and characteristics of technologies in Computational Intelligence, and gives a introduction of some situations and unexpected traits of integration in Computational https://www.360docs.net/doc/4517567283.html,stly,some prospects of further research on theory and application in Computaional Intelligence are given. Key words:Computational Intelligence;Integration;Unexpected Traits 1 引言 工业革命的伟大历史意义在于使生产机械化，从而使人类从体力劳动中解脱了出来；作为信息革命中主要的计算机处理技术，如果使计算机具有了人类的智能，从机器智能到最终的智能机器，人工智能如若可以使人类在生产中从脑力劳动中解脱出来，那么，这样的革命意义无疑将是划时代的。 传统的人工智能是基于符号处理的，通常也称为符号智能，它以知识为基础，偏重于逻辑推理，以顺序离散符号推理为特征，强调知识表示和推理及规则的形成和表示。而随着科学的发展和时代的进步，人们在工业生产和工程实践中遇到的问题，越来越多地具有规模大、复杂性、约束性、非线性、不确定性等特点，传统的人工智能在感知、理解、学习、联想及形象思维等方面遇到了严重的困难，同时，计算机容量和计算速度的不断提高及大规模并行处理技术的产生，使得智能模拟方法进入了一个全新的发展时期。由诸多智能模拟方法组成的计算智能(Computational Intelligence)技术，是一种借鉴和利用自然界中自然现象或生物体的各种原理和机理而开发的并具有自适应环境能力的计算方法，具有分布、并行、仿生、自学习、自组织、自适应等特性[1-3]。下面，本文将在计算智能研究领域和研究热点中对主要技术的理论框架和特点做一下简要概括，并对计算智能各方面的综合集成及由此而突现的特性做一些介绍。 2 计算智能的主要技术及特点 2.1 进化计算 进化计算(Evolutionary Computing)是基于自然选择和自然遗传等生物进化机制的一种 搜索算法。它以生物界的“优胜劣态、适者生存”作为算法的进化规则，结合达尔文的自然选择与孟德尔的遗传变异理论，将生物进化中的四个基本形式：繁殖、变异、竞争和选择引入到算法过程中。目前研究的进化计算技术主要有四种算法：遗传算法(Genetic Algorithm)、进化规划(Evolutionary Programming)、进化策略(Evolutionary Strategy)和遗传规划(Genetic Programming)。前三种算法是彼此独立发展起来的，最后一种是在遗传算法的基础上发展起来的一个分支[4]。
蚁群算法综述
智能控制之蚁群算法 1引言 进入21世纪以来，随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。 蚁群算法是近些年来迅速发展起来的，并得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法。研究表明该算法具有并行性，鲁棒性等优良性质。它广泛应用于求解组合优化问题，所以本文着重介绍了这种智能计算方法，即蚁群算法，阐述了其工作原理和特点，同时对蚁群算法的前景进行了展望。 2 蚁群算法概述 1、起源 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 Deneubourg及其同事(Deneubourg et al.,1990; Goss et al.,1989)在可监控实验条件下研究了蚂蚁的觅食行为，实验结果显示这些蚂蚁可以通过使用一种称为信息素的化学物质来标记走过的路径，从而找出从蚁穴到食物源之间的最短路径。 在蚂蚁寻找食物的实验中发现，信息素的蒸发速度相对于蚁群收敛到最短路径所需的时间来说过于缓慢，因此在模型构建时，可以忽略信息素的蒸发。然而当考虑的对象是人工蚂蚁时，情况就不同了。实验结果显示，对于双桥模型和扩展双桥模型这些简单的连接图来说，同样不需要考虑信息素的蒸发。相反，在更复杂的连接图上，对于最小成本路径问题来说，信息素的蒸发可以提高算法找到好解的性能。 2、基于蚁群算法的机制原理 模拟蚂蚁群体觅食行为的蚁群算法是作为一种新的计算智能模式引入的，该算法基于如下假设： （1）蚂蚁之间通过信息素和环境进行通信。每只蚂蚁仅根据其周围的环境作出反应，也只对其周围的局部环境产生影响。 （2）蚂蚁对环境的反应由其内部模式决定。因为蚂蚁是基因生物，蚂蚁的行为实际上是其基因的自适应表现，即蚂蚁是反应型适应性主体。 （3）在个体水平上，每只蚂蚁仅根据环境作出独立选择；在群体水平上，单
蚁群算法的基本原理
2.1 蚁群算法的基本原理 蚁群优化算法是模拟蚂蚁觅食的原理，设计出的一种群集智能算法。蚂蚁在觅食过程中能够在其经过的路径上留下一种称之为信息素的物质，并在觅食过程中能够感知这种物质的强度，并指导自己行动方向，它们总是朝着该物质强度高的方向移动，因此大量蚂蚁组成的集体觅食就表现为一种对信息素的正反馈现象。某一条路径越短，路径上经过的蚂蚁越多，其信息素遗留的也就越多，信息素的浓度也就越高，蚂蚁选择这条路径的几率也就越高，由此构成的正反馈过程，从而逐渐的逼近最优路径，找到最优路径。 蚂蚁在觅食过程时，是以信息素作为媒介而间接进行信息交流，当蚂蚁从食物源走到蚁穴，或者从蚁穴走到食物源时，都会在经过的路径上释放信息素，从而形成了一条含有信息素的路径，蚂蚁可以感觉出路径上信息素浓度的大小，并且以较高的概率选择信息素浓度较高的路径。 (a) 蚁穴 1 2 食物源 A B (b) 人工蚂蚁的搜索主要包括三种智能行为： （1）蚂蚁的记忆行为。一只蚂蚁搜索过的路径在下次搜索时就不再被该蚂蚁选择，因此在蚁群算法中建立禁忌表进行模拟。 （2）蚂蚁利用信息素进行相互通信。蚂蚁在所选择的路径上会释放一种信息素的物质，当其他蚂蚁进行路径选择时，会根据路径上的信息素浓度进行选择，这样信息素就成为蚂蚁之间进行通信的媒介。 （3）蚂蚁的集群活动。通过一只蚂蚁的运动很难达到事物源，但整个蚁群进行搜索就完全不同。当某些路径上通过的蚂蚁越来越多时，路径上留下的信息素数量也就越多，导致信息素强度增大，蚂蚁选择该路径的概率随之增加，从而进一步增加该路径的信息素强度，而通过的蚂蚁比较少的路径上的信息素会随着时间的推移而挥发，从而变得越来越少。3.3.1蚂蚁系统 蚂蚁系统是最早的蚁群算法。其搜索过程大致如下： 在初始时刻，m 只蚂蚁随机放置于城市中， 各条路径上的信息素初始值相等，设为：0(0)ij ττ=为信息素初始值，可设0m m L τ=，m L 是由最近邻启发式方法构 造的路径长度。其次，蚂蚁(1,2,)k k m = ，按照随机比例规则选择下一步要转
智能算法
智能算法—蚁群算法浅析 作者：赵磊 学校：西安建筑科技大学 院系：应用数学 年级：09级 学号：00000 摘要:智能算法在在现代生活、工程实践中应用比较广泛,主要是用来解决优化问题.本文主要研究智能算法在优化问题中的应用，智能算法包含种类较多，如遗传算法、蚁群算法、模拟退火法等,这些算法在解决优化问题时，都有其独特之处.本文主要对蚁群算法的起源、算法原理、特点和应用进行简单介绍。 关键词：智能算法、蚁群算法、算法概述、算法原理 随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛。以及常用智能算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。蚁群算法是近些年来迅速发展起来的，并得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法。研究表明该算法具有并行性，鲁棒性等优良性质。它广泛应用于求解组合优化问题，所以本文着重介绍了这种智能计算方法，即蚁群算法，阐述了其工作原理和特点，同时对蚁群算法的前景进行了展望。 一、蚁群算法概述 1、起源 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 Deneubourg及其同事(Deneubourg et al.,1990; Goss et al.,1989)在可监控实验条件下研究了蚂蚁的觅食行为，实验结果显示这些蚂蚁可以通过使用一种称为信息素的化学物质来标记走过的路径，从而找出从蚁穴到食物源之间的最短路径。 在蚂蚁寻找食物的实验中发现，信息素的蒸发速度相对于蚁群收敛到最短路径所需的时间来说过于缓慢，因此在模型构建时，可以忽略信息素的蒸发。然而当考虑的对象是人工蚂蚁时，情况就不同了。实验结果显示，对于双桥模型和扩展双桥模型这些简单的连接图来说，同样不需要考虑信息素的蒸发。相反，在更复杂的连接图上，对于最小成本路径问题来说，信息素的蒸发可以提高算法找到好解的性能。 2、基于蚁群算法的机制原理 模拟蚂蚁群体觅食行为的蚁群算法是作为一种新的计算智能模式引入的，该算法基于如下假设： （1）蚂蚁之间通过信息素和环境进行通信。每只蚂蚁仅根据其周围的环境作出反应，也只对其周围的局部环境产生影响。 （2）蚂蚁对环境的反应由其内部模式决定。因为蚂蚁是基因生物，蚂蚁的行为实际上是其基因的自适应表现，即蚂蚁是反应型适应性主体。 （3）在个体水平上，每只蚂蚁仅根据环境作出独立选择；在群体水平上，单只蚂蚁的行为是随机的，但蚁群可通过自组织过程形成高度有序的群体行为。 由上述假设和分析可见，基本蚁群算法的寻优机制包括两个基本阶段：适应阶段和协作阶段。在适应阶段，各侯选解根据积累的信息不断调整自身结构，路径上经过的蚂蚁越多，信息量越大，则该路径越容易被选择；时间越长，信息量会越小，在协作阶段，侯选解之间通过信息交流，以期望产生性能更好的解，类似于学习自动机的学习机制。 蚁群算法实际上是一类智能多主体系统，其自组织机制使得蚁群算法需要对所求问题的每一个方面都有详尽的认识。自组织本质上是蚁群算法机制在没有外界作用下使系统熵增加的动态过程，体现了无序到有序的动态变化。先将具体的组合优化问题表述成规范的格式，然后利用蚁群算法在“探索（exploration）”和“利用(exploitation)”之间根据
群智能优化算法综述
现代智能优化算法课程群智能优化算法综述学生姓名: 学号: 班级: 2014年6月22日
摘要 工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍,在求解过程中,人们创造与发现了许多优秀实用的算法。群智能算法就是一种新兴的演化计算技术,已成为越来越多研究者的关注焦点,智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。群智能优化就是智能优化的一个重要分支,它与人工生命,特别就是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为,利用群体中个体之间的信息交互与合作实现寻优。本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。 关键词:群智能;最优化;算法
目录 摘要 0 1 概述 (2) 2 定义及原理 (2) 2、1 定义 (2) 2、2 群集智能算法原理 (3) 3 主要群智能算法 (3) 3、1 蚁群算法 (3) 3、2 粒子群算法 (4) 3、3 其她算法 (5) 4 应用研究 (6) 5 发展前景 (6) 6 总结 (7) 参考文献 (8)
1 概述 优化就是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。很多实际优化问题往往存 在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。 因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够“突现”出非常复杂的行为特征。基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 与粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。 2 定义及原理 2、1 定义 群集智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食行为的模拟。它将搜索与优化过程模拟成个体的进化或觅食过程,用搜索空间中的点模拟自然界中的个体;将求解问题的目标函数度量成个体对环境的适应能力;将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索与优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。从而,形成了一种以“生成+检验”特征的迭代搜索算法,就是一种求解极值问题的自适应人工智能技术。各类优化算法实质上都就是建立问题的目标函数,求目标函数的最优解,因而实际工程优化问题均可转化为函数优化问题。其表达形式如下: 求: ,,2,1,0)(..), (min , ,,2,1,),,,(21Lm j X g t s X f n L i x L x x X i T n i =≤== 。Ω∈X 其中,i X 为设计变量;)(X f 为被优化的目标函数;0)(≤X g j 为约束函数;Ω为设计变量的可行
