第六章 群智能算法ppt课件
06群智能
Beni（贝尼）
Bonabeau（伯纳堡）
群智能（ Swarm Intelligence ） 的提出和发展
粒子群优化算法流程
1、初始化一群粒子（群体规模），包括随机 的位置和速度 2、评价每个粒子的适应度 3、对每个粒子更新个体最优位置 4、更新全局最优位置 5、根据速度和位置方程更新每个粒子的速度 和位置 6、如未满足结束条件（通常为满足足够好的 适应值或达到设定的最大迭代次数），返回2
粒子群优化算法的应用
蚁群算法具有广泛的应用价值 是群智能研究领域第一ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ取得成功的实例 一度成为群智能的代名词 蚁群算法已被广泛应用于许多优化问题中 聚类问题 路由算法设计
图着色
车辆调度 机器人路径规划
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）
由James
Kenney（社会心理学 博士）肯尼迪和Russ Eberhart （电子工程学博士）艾伯哈特，
表示粒子的动作来源于自己经验的部分和其它粒子 经验的部分。 较小的值允许粒子在被拉回之前可以在目标区域外 徘徊，而较大的值则导致粒子突然冲向或越过目标 区域。
k 1 k k k vid wvid c1rand()( pid xid ) c2 rand()( p gbest xid ) k 1 k k 1 xid xid vid
Swarm Intelligence(续)
由于SI的理论依据是源于对生物群社会性的模 拟，因此其相关数学分析还比较薄弱，这就导 致了现有研究还存在一些问题。
人工智能之群智能介绍课件
03 群智能在物流配送中的应用：通过群体智能 算法，实现物流配送路径的优化和调度。
04 群智能在无人机群控制中的应用：通过群体智 能算法，实现无人机群的协同控制和任务分配。
2 群智能算法
蚁群算法
原理：模拟蚂蚁 寻找食物的过程， 通过信息素来引 导蚂蚁寻找最短 路径
群智能在复杂问题中的应用
群智能在交 通调度中的 应用：通过 模拟群体行 为，优化交 通流量，提 高道路通行 效率
群智能在资 源分配中的 应用：通过 模拟群体行 为，优化资 源分配，提 高资源利用 率
群智能在环 境保护中的 应用：通过 模拟群体行 为，优化环 境治理方案， 提高环境保 护效果
群智能在医 疗诊断中的 应用：通过 模拟群体行 为，优化医 疗诊断方案， 提高诊断准 确性
群智能在路径规划中的应用
蚁群算法： 模拟蚂蚁寻 找路径的行 为，用于解 决最短路径 问题
粒子群优化 算法：模拟 鸟群飞行的 行为，用于 解决优化问 题
蜂群算法： 模拟蜜蜂寻 找食物的行 为，用于解 决组合优化 问题
鱼群算法： 模拟鱼群觅 食的行为， 用于解决动 态规划问题
狼群算法： 模拟狼群狩 猎的行为， 用于解决多 目标优化问 题
01
应用：路径规划、 调度问题、组合 优化等
03
02
特点：分布式计 算，易于并行化， 具有较强的鲁棒 性
04
局限性：容易陷 入局部最优解， 需要与其他算法 相结合以克服这 一缺点
粒子群算法
01
原理：模拟鸟群觅食行为，通过个体间的信息交流和协作实现最优解搜索
02
特点：全局搜索能力强，收敛速度快，鲁棒性好
群智能算法(一)
群智能算法（一）引言概述：群智能算法是一种基于群体行为的智能算法，通过模拟群体中个体之间的相互作用和信息传递，来解决复杂问题。
本文将介绍群智能算法的基本原理、常见算法类型以及其应用领域。
正文内容：一、基本原理1.1 定义：群智能算法是一种通过模拟群体行为来解决问题的算法。
1.2 群体行为模拟：群体行为模拟是通过模拟生物或社会群体中个体之间的相互作用，来解决问题。
1.3 群体智能与个体智能：群体智能是由个体之间的相互作用和信息传递所产生的智能。
二、常见算法类型2.1 蚁群算法：模拟蚂蚁寻找食物的行为，通过信息素和启发式规则来进行搜索和优化。
2.2 粒子群算法：模拟鸟群寻找食物的行为，通过速度和位置的调整来进行搜索和优化。
2.3 鱼群算法：模拟鱼群觅食和迁徙的行为，通过个体的位置和速度来进行搜索和优化。
2.4 免疫算法：模拟免疫系统的优化过程，通过抗体的选择、克隆和突变来进行搜索和优化。
2.5 蜂群算法：模拟蜜蜂寻找蜜源和觅食的行为，通过信息素和距离计算来进行搜索和优化。
三、应用领域3.1 工程优化：群智能算法在工程优化中被广泛应用，例如在航空航天工程中的飞行控制系统优化、电力系统中的负荷分配优化等。
3.2 数据挖掘：群智能算法在数据挖掘中可以用于聚类分析、关联规则挖掘和分类预测等任务。
3.3 图像处理：群智能算法在图像处理中可以用于图像分割、目标检测和图像增强等任务。
3.4 交通规划：群智能算法在交通规划中可以用于路线规划、交通流优化和交通事故预测等任务。
3.5 金融市场：群智能算法在金融市场中可以用于股票预测、投资组合优化和风险管理等任务。
总结：群智能算法是一种通过模拟群体行为来解决复杂问题的智能算法。
它的基本原理是通过模拟生物或社会群体中个体之间的相互作用和信息传递，来获得群体智能。
常见的群智能算法有蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法、免疫算法和蜂群算法。
这些算法在工程优化、数据挖掘、图像处理、交通规划和金融市场等领域都有广泛的应用。
第六章 群智能算法II.ppt
最初提出的AS有三种版本：Ant-density、 Ant-quantity和Ant-cycle。在Ant-density和Antquantity中蚂蚁在两个位置节点间每移动一次后即 更新信息素，而在Ant-cycle中当所有的蚂蚁都完 成了自己的行程后才对信息素进行更新，而且每 个蚂蚁所释放的信息素被表达为反映相应行程质 量的函数。通过与其它各种通用的启发式算法相 比，在不大于75城市的TSP中，这三种基本算法 的求解能力还是比较理想的，但是当问题规模扩 展时，AS的解题能力大幅度下降。
蚁群算法在电信路由优化中已取得了一定的应用成 果。HP公司和英国电信公司在90年代中后期都开展了这 方面的研究，设计了蚁群路由算法（Ant Colony Routing, ACR）。
每只蚂蚁就像蚁群优化算法中一样，根据它在网络上 的经验与性能，动态更新路由表项。如果一只蚂蚁因为经 过了网络中堵塞的路由而导致了比较大的延迟，那么就对 该表项做较大的增强。同时根据信息素挥发机制实现系统 的信息更新，从而抛弃过期的路由信息。这样，在当前最 优路由出现拥堵现象时，ACR算法就能迅速的搜寻另一条 可替代的最优路径，从而提高网络的均衡性、负荷量和利 用率。目前这方面的应用研究仍在升温，因为通信网络的 分布式信息结构、非稳定随机动态特性以及网络状态的异 步演化与ACO的算法本质和特性非常相似。
1.4 蚁群优化算法研究现状
90年代Dorigo最早提出了蚁群优化算法---蚂 蚁系统（Ant System, AS）并将其应用于解决计 算机算法学中经典的旅行商问题（TSP）。
从蚂蚁系统开始，基本的蚁群算法得到了不 断的发展和完善，并在TSP以及许多实际优化问 题求解中进一步得到了验证。这些AS改进版本的 一个共同点就是增强了蚂蚁搜索过程中对最优解 的探索能力，它们之间的差异仅在于搜索控制策 略方面。而且，取得了最佳结果的ACO是通过引 入局部搜索算法实现的，这实际上是一些结合了 标准局域搜索算法的混合型概率搜索算法，有利 于提高蚁群各级系统在优化问题中的求解质量。
群智能算法
智能计算方法与应用
东北大学 2010年
6.1 群智能算法概述
6.1.2 群智能的概念 3. SI的核心思路——“Mind is social”
认为人的智能是源于社会性的相互作用，文化和认知是 人类社会性不可分割的重要部分，这一观点成为了群智 能发展的基石。
4. SI的意义和发展前景 群智能的思路，为在没有集中控制且不提供全局模型的 前提下寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础 群智能已成为有别于传统人工智能中连接主义和符号主 义的一种新的关于智能的描述方法。
智能计算方法与应用
东北大学 2010年
6.2 粒子群优化算法
6.2.2 基本粒子群算法 2. 基本粒子群算法数学描述
已知优化问题为： m i f(x) = f(x 1 ;x 2 ;¢¢¢ ;x d ); n s. x i 2 [ i;U i] = 1;2;¢¢¢ ;n t. L ;i 第i个粒子表示为：X i = (xi1;xi2;¢¢¢;xid )；
东北大学 2010年
6.2 粒子群优化算法
•6.2.1 粒子群算法概述 •6.2.2 基本粒子群算法 •6.2.3 改进粒子群算法
智能计算方法与应用
东北大学 2010年
6.2 粒子群优化算法
6.2.1 粒子群算法概述 1. 粒子群算法的起源
粒子群优化算法源于1987年Reynolds对鸟群社会系统 boids的仿真研究，boids是一个复杂适应系统。在boids 中，一群鸟在空中飞行，每个鸟遵守以下三条规则： • 1）避免与相邻的鸟发生碰撞冲突； • 2）尽量与自己周围的鸟在速度上保持协调一致； • 3）尽量试图向自己所认为的群体中靠近。 仅通过使用这三条规则，boids系统就实现了非常逼真的 群体聚集行为，鸟成群地在空中飞行，当遇到障碍时它 们会分开绕行而过，随后又会重新形成群体
群智能ppt
人工智能导论--群智能小组成员：研究背景：作为一种新兴演化计算技术，群智能已成为新的研究热点，它与人工生命，特别是进化策略和遗传算法有着极为特殊的联系。
已完成的理论和应用研究证明群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法，更为重要的是，群智能的潜在并行性和分布式特点为处理大量的以数据库形式存在的数据提供了技术保证。
无论是从理论研究还是应用研究的角度分析，群智能理论及应用研究都是具有重要学术意义和现实价值的。
群智能的基本原理：⏹群智能是一种由无智能或简单智能的个体通过任何形式的聚集协同而表现出智能行为。
⏹群智能理论的基本原理是以生物社会系统(Biology social system) 为依托的,也就是由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为。
这种生物社会性的模拟系统利用局部信息产生难以估量的群体行为。
群智能典型算法：微粒群算法蚁群算法粒子群优化算法人工鱼群算法微粒群算法：微粒群算法和其他演化算法相似，也是根据对环境的适应度将群体中的个体移动到好的区域,因此有人认为它属于演化算法的一种。
不同之处在于它不象其它演化算法一样对个体使用演化算子,而是将每个个体看作是d 维搜索空间中的一个没有体积没有质量的微粒，在搜索空间中以一定的速度飞行，并根据对个体和集体的飞行经验的综合分析来动态调整这个速度。
式中的第一部分为微粒先前的速度乘一个权值进行加速，表示微粒对当前自身运动状态的信任，依据自身的速度进行惯性运动；第二部分为“认知”部分，表示微粒本身的思考，即一个得到加强的随机行为在将来的出现几率增大。
这里的行为即“认知”，并假设获得正确的知识是得到加强的，从而实现一个增强学习过程.第三部分为“社会”部分，表示微粒间的信息共享与相互合作。
微粒i 在d 维(1 ≤d≤D) 空间的运动遵循如下方程进行：蚁群算法原理：蚁群算法它是通过模拟自然界蚂蚁社会的寻找食物的方式而得出的一种仿生优化算法。
如果一只蚂蚁找到食物，它就返回巢中通知同伴并沿途留下“信息素”(pheromone)作为蚁群前往食物所在地的标记。
群智能算法
群智能算法
章节一：引言
本章将介绍群智能算法的概念、背景和意义。
其中包括群智能
算法的定义、发展历程以及在实际应用中的重要性和优势。
章节二：群智能算法的基本原理
本章将详细介绍群智能算法的基本原理，包括代表性的群智能
算法如蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等，并对其工作原理
进行解析和比较。
章节三：群智能算法的应用领域
本章将探讨群智能算法在不同领域中的应用案例，包括优化问题、模式识别、数据挖掘等。
同时，结合具体案例，介绍群智能算
法在这些领域的优势和应用效果。
章节四：群智能算法的改进与优化
本章将介绍群智能算法的改进方法和优化策略，包括参数调节、混合算法、控制策略等。
同时，结合实际案例，对比不同优化策略
的效果并给出建议。
章节五：群智能算法的进一步研究
本章将探讨群智能算法的未来发展方向和研究重点，包括新型算法的设计、算法的并行化、算法的融合等。
同时，对群智能算法在理论和实践中的挑战提出展望。
附件：本文档涉及附件包括相关案例、实验数据以及算法实现代码等。
法律名词及注释：
⒈知识产权：指法律规定的对于创作和发明的优先权保护，包括专利权、商标权、著作权等。
⒉数据保护：指对个人数据进行合理使用和保护，涉及隐私保护、信息安全等法律法规。
⒊垄断和竞争法：指对市场上垄断行为和不正当竞争行为进行规范和监管的法律法规。
⒋伦理：指在发展和应用中对道德、社会和法律问题的思考和规范。
群体智能及其应用PPT课件
群体智能在物联网和智能家居领域的应用，能够实现设备的自组织和协同工作，提高家居生活的智能 化水平。
详细描述
通过将物联网设备与群体智能算法相结合，可以实现设备的自组织和协同工作，如智能照明、智能安 防、智能家电等。这些应用能够提高家居生活的智能化水平，提供更加便捷、舒适的生活环境。
自动驾驶与机器人技术
群体智能及其应用ppt课件
contents
目录
• 引言 • 群体智能的原理 • 群体智能的应用场景 • 群体智能的案例分析 • 未来展望与研究方向
01 引言
群体智能的定义
群体智能是指通过多个个体之间的相互协作，实现整体智能 或行为的一种现象。这些个体可以是简单的机器人、昆虫、 鸟类、人类等，它们通过相互之间的信息交流、合作和竞争 ，共同完成复杂任务或形成有序结构。
机器学习与数据挖掘
总结词
群体智能为机器学习和数据挖掘提供了新的方法，通过群体智能算法处理大规模 数据集，提取有价值的信息。
详细描述
群体智能算法如遗传算法、人工免疫算法等，能够处理大规模数据集，通过模拟 生物进化、免疫系统等机制，发现数据中的模式和规律，为机器学习和数据挖掘 提供了新的思路和方法。
物联网与智能家居
总结词
基于群体智能的图像识别算法是一种利 用群体智能优化算法对图像进行分类、 识别的方法。
VS
详细描述
该算法通过模拟生物群体的行为，如蜜蜂 采蜜、鱼群游动等，利用个体之间的信息 交流和协作，对图像进行分类和识别。在 人脸识别、物体识别等领域有广泛应用。
基于群体智能的推荐系统算法
总结词
基于群体智能的推荐系统算法是一种利用群 体智能优化算法对用户进行个性化推荐的方 法。
群体智能的个体通常具有相对简单的智能和行为，但当这些 个体聚集在一起时，它们能够表现出超越个体能力的智能和 行为。
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解决TSP问题
每只蚂蚁根据路径上的信息素和启发式信息（两城 市间距离）独立地选择下一座城市：
在时刻t，蚂蚁k从城市i转移到城市j的概率为
[ ij (t )] [ij (t )] , j J k (i) [ is (t )] [is (t )] k pij (t ) sJ (i ) k j J k (i) 0, Jk (i) 1,2, , n tabuk ,
蚂蚁系统（Ant System）。 近年来， M. Dorigo等人进一步将蚂蚁算法发展为一 种通用的优化技术——蚁群优化（ant colony optimization, ACO）。
智能优化计算
6.2 蚁群优化算法原理
6.2.2 蚁群算法的原理分析
蚁巢 食物
蚂蚁从A点出发，随机选择路线ABD或ACD。 经过9个时间单位时：走ABD的蚂蚁到达终点，走 ACD的蚂蚁刚好走到C点。
[ij (t)] [ij (t)] [ (t)] [ (t)] , j Jk (i) k pij (t) is is sJk (i) j Jk (i) 0,
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现
运行结果
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
6.1 群智能
6.1.2 群智能算法
优点
灵活性：群体可以适应随时变化的环境； 稳健性：即使个体失败，整个群体仍能完成任务；
自我组织：活动既不受中央控制，也不受局部监管。
典型算法 蚁群算法（蚂蚁觅食）
粒子群算法（鸟群捕食）
智能优化计算
6.2 蚁群优化算法原理
6.2.1 蚁群算法的起源
蚁群的自组织行为
6.1 群智能
6.1.2 群智能算法
描述
群智能作为一种新兴的演化计算技术已成为研究焦 点，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法 有着极为特殊的关系。
特性 指无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性， 在没有集中控制且不提供全局模型的前提下，为寻 找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。
智能优化计算
智能优化计算
6.1 群智能
6.1.1 群智能的概念
群智能（ Swarm Intelligence, SI ）
人们把群居昆虫的集体行为称作“群智能”（“群
体智能”、“群集智能”、“集群智能”等）
特点 个体的行为很简单，但当它们一起协同工作时，却 能够突现出非常复杂（智能）的行为特征。
智能优化计算
Q , 若 蚂 蚁 k 在 本 次 周 游 中 经 过 边 i j k k L k i j i j, i j k 1 0 , 否 则
m
其中，ρ（0< ρ <1）表示路径上信息素的蒸发系数， Q为正常数，Lk表示第k只蚂蚁在本次周游中所走过 路径的长度。
智能优化计算
初始化：t=0; NC=0; τij(t)=C; Δτij(t)=0; 将m只蚂蚁放到n座城市上 置禁忌表索引s=1;并将其起点城市加入各自 禁忌表中
6.3 基本蚁群优化算法
算法流程
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现
Y
禁忌表已满？
N
s=s+1 将m只蚂蚁按照其各自计算的转移概率pijk选 择下一城市，并将该城市加入到禁忌表中。 计算所有m只蚂蚁走过的周游长度Lk； 更新当前的最优路径。 计算Δτijk，更新信息素；t=t+n；NC=NC+1
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现
解决TSP问题
在算法的初始时刻，将m只蚂蚁随机放到n座城市;
将每只蚂蚁 k的禁忌表tabuk(s)的第一个元素tabuk(1) 设置为它当前所在城市;
设各路径上的信息素τij(0)=C（C为一较小的常数）;
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
清空所有禁忌表
N
终止条件满足否？
Y
输出最优结果
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现
初始参数
城市数30; 蚂蚁数30； α=1; Jk (i) 1,2,, ntabu k , ij 1/ dij β=5; ( t n ) ( 1 ) ( t) ij ij ij ρ=0.5; Q m k 经过边 ij , 蚂蚁 最大迭代代数200; k k , L ij ij ij k k 1 Q=100; 0 , 否则
下一步允许的城市的集合
α、β分别表示信
息素和启发式因子
的相对重要程度。
ij 1/ dij
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现
解决TSP问题
当所有蚂蚁完成一次周游后，各路径上的信息素将 进行更新： t n ) ( 1 ) t i j( i j() i j
“双桥实验”
通过遗留在来往路径 上的信息素 （Pheromone）的挥 发性化学物质来进行
通信和协优化算法原理
6.2.1 蚁群算法的起源
蚁群的自组织行为
“双桥实验”
智能优化计算
6.2 蚁群优化算法原理
6.2.1 蚁群算法的起源
提出蚁群系统
1992年，意大利学者M. Dorigo在其博士论文中提出
第六章 群智 能算法
智能优化计算 6.1 群智能 6.2 蚁群优化算法原理 6.3 基本蚁群优化算法 6.4 改进的蚁群优化算法 6.5 蚁群优化算法的应用 6.6 粒子群算法的基本原理 6.7 基本粒子群优化算法 6.8 改进粒子群优化算法 6.9 粒子群优化算法的应用 6.10 群智能算法的特点与不足
智能优化计算
6.2 蚁群优化算法原理
6.2.2 蚁群算法的原理分析
蚁巢 食物
经过18个时间单位时：走ABD的蚂蚁到达终点 后得到食物又返回了起点A，而走ACD的蚂蚁刚好走 到D点。
智能优化计算
6.2 蚁群优化算法原理
6.2.2 蚁群算法的原理分析
蚁巢 食物
最后的极限是所有的蚂蚁只选择ABD路线。 （正反馈过程）