群智能优化算法综述
几种仿生优化算法综述
几种仿生优化算法综述仿生优化算法是由自然界中的生物行为和现象而启发而来的一类算法。
这些算法通过模拟生物的行为和机制来解决各种优化问题，包括搜索、分类、调度、规划等诸多领域。
本文将介绍几种典型的仿生优化算法，并对它们的基本原理、应用领域和特点进行综述。
一、遗传算法遗传算法是一种模拟达尔文进化论的方法而产生的一种求解最佳问题的技术。
它是由美国密歇根大学的研究人员 John Holland 提出的，主要模拟自然选择和遗传的思想。
遗传算法的基本概念是模拟进化过程，利用自然选择机制和遗传机制，通过逐代选择和交叉变异操作寻找解决问题的最优解。
具体的工作过程是这样的：建立一个初始种群，通过适应度函数来评价每个个体的优劣。
然后，根据适应度值概率选择一些个体作为父代，采用交叉和变异操作产生下一代。
经过多次迭代操作，最终从种群中找到最优的解。
遗传算法的特点是它具有很强的全局寻优能力和较好的鲁棒性，能有效避免落入局部最优解。
遗传算法广泛应用于组合优化、函数优化、调度问题、神经网络设计等众多领域。
二、粒子群优化算法粒子群优化算法是由美国卡尔弗利技术学院的 James Kennedy 和 Russell Eberhart 在1995年提出来的。
它是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过模拟鸟群中鸟的行为和迁徙机制来寻找最优解。
粒子群优化算法的基本思想是通过不断调整搜索空间中各个解的位置和速度，来寻找最优解。
在每一代中，根据当前位置和速度，更新粒子的位置和速度，通过不断迁徙和调整，最终找到最优解。
粒子群优化算法的特点是具有较快的收敛速度和较好的局部搜索能力。
它通常用于解决连续优化、离散优化和多目标优化等问题，例如神经网络训练、模式识别、机器学习等领域。
三、人工蜂群算法人工蜂群算法是由意大利研究人员 Marco Dorigo 在2005年提出的一种模拟蜜蜂觅食行为的优化算法。
它是一种群智能算法，模拟蜜蜂在寻找食物和回巢过程中的行为和交流机制。
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)。
蜂群算法理论研究综述
蜂群算法理论研究综述摘要：蜂群算法是人们受到自然界中蜜蜂的行为启发而提出的一种新颖的智能优化算法。
详细阐述了基于蜜蜂采蜜行为的蜂群算法的基本原理及研究情况。
通过与遗传算法、蚁群算法、粒子群算法相比较，总结出蜂群算法的优缺点，并提出了未来研究的方向。
关键词：蜂群算法；采蜜行为；智能算法0引言群智能算法是一种在自然界生物群体的智能行为启发下所提出的智能算法，是一种新兴的仿生类演化算法，已经成为越来越多的研究者所关注的焦点。
1975年，美国科学家Holland教授针对机器学习问题提出了一种基于种群隐并行搜索的智能优化算法，后经归纳总结，形成了遗传算法（geneticalgorithms，GA）；1992年，意大利学者ColorniA、DorigoM和ManiezzoV根据自然界中蚂蚁觅食的规律提出了蚁群算法（antcolonyoptimization，ACO）；1995年，Eberhart 博士和kennedy博士基于鸟群捕食行为的研究提出粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）。
目前，群智能是一个非常活跃的研究领域，它为人们揭示了生命现象和进化规律，为解决复杂系统提供了新的思路与方法，为实现适应性系统提供了有用的范例。
近几年来，随着群智能优化算法的不断发展，蜂群算法也受到学术界的持续关注。
蜜蜂是一种群居昆虫，虽然单个昆虫的行为极其简单，但是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行为。
真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极高的效率从食物源（花朵）中采集花蜜，并能适应环境的改变。
英国学者DTPham受启发于蜂群的采集行为机制，提出了蜂群算法（BeesAlgorithm，BA）。
之后土耳其学者DervisKaraboga改进了蜂群算法，提出了基于蜜蜂采集机制的人工蜂群算法（ArtificialBeeColony，ABC）。
因此，蜂群算法是建立在蜜蜂自组织模型和群体智能基础上的一种非数值优化计算方法，属于新兴的群智能方法。
粒子群优化算法综述介绍
粒子群优化算法综述介绍PSO算法的基本原理是通过多个个体（粒子）在解空间里的，通过不断更新个体的位置和速度来寻找最优解。
每个粒子都有自己的位置和速度，并根据个体历史最佳位置和群体历史最佳位置进行更新。
当粒子接近最优解时，根据历史最优位置和当前位置的差异进行调整，从而实现相对于当前位置的。
具体而言，PSO算法可以分为以下几个步骤：1.初始化粒子群：定义粒子的位置和速度以及适应度函数。
2.更新每个粒子的速度和位置：根据粒子的历史最佳位置和群体历史最佳位置，以及加权系数进行更新。
可以使用以下公式计算：v(i+1) = w * v(i) + c1 * rand( * (pbest(i) - x(i)) + c2 * rand( * (gbest - x(i))x(i+1)=x(i)+v(i+1)其中，v(i+1)是第i+1次迭代时粒子的速度，x(i+1)是第i+1次迭代时粒子的位置，w是惯性权重，c1和c2是学习因子，rand(是一个随机数，pbest(i)是粒子个体历史最佳位置，gbest是整个群体历史最佳位置。
3.更新每个粒子的个体历史最佳位置和群体历史最佳位置：根据当前适应度函数值，更新每个粒子的个体历史最佳位置，同时更新群体历史最佳位置。
4.判断终止条件：当达到预设的最大迭代次数或者适应度函数值达到预设的误差范围时，停止迭代，输出结果。
PSO算法的优点在于简单易用、易于实现、不需要求导和梯度信息，并且可以灵活地应用于各种问题。
然而，PSO算法也存在一些缺点，如易于陷入局部最优解、收敛速度较慢等。
为了克服这些限制，研究者们提出了各种改进的粒子群优化算法，如自适应权重粒子群优化算法（Adaptive Weight Particle Swarm Optimization, AWPSO）、混合粒子群优化算法（Hybrid Particle Swarm Optimization, HPSO）等。
这些算法通过引入更多的因素或策略来加快收敛速度、改善性能。
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：***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。
几种仿生优化算法综述
几种仿生优化算法综述近年来，仿生优化算法在解决复杂问题上展现出了强大的能力，成为了一种受欢迎的优化算法。
仿生优化算法是通过对自然界中生物行为的模拟来解决问题，其主要思想是通过模拟自然界中生物的进化和生存策略来求解优化问题。
在实际应用中，仿生优化算法不仅在工程领域得到了广泛应用，也在物流、计划、生物医学等领域取得了显著的成果。
本文将就几种常见的仿生优化算法进行综述，分别介绍其原理、特点以及应用情况。
1. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群的群体行为。
PSO算法的基本思想是通过多个个体之间的合作和信息共享来搜索最优解。
在PSO算法中，每个个体被称为粒子，粒子之间通过调整自己的位置和速度来不断迭代搜索最优解。
PSO算法简单易实现，在解决非线性、非光滑和多峰优化问题上表现出了良好的性能。
PSO算法的应用非常广泛，例如在无线传感器网络的节点定位、模式识别、神经网络训练等方面都取得了显著成果。
PSO算法也被用于解决工程结构优化、电力系统优化、无人机路径规划等实际问题。
2. 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟生物的遗传、交叉和变异等操作来不断搜索最优解。
在遗传算法中，每个个体被表示为一条染色体，通过遗传操作不断进化，直到找到最优解为止。
遗传算法具有较强的全局搜索能力，能够在复杂的搜索空间中找到良好的解。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物过程的优化算法，它通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素、选择路径和更新信息素浓度等行为来搜索最优解。
蚁群算法具有较强的自适应性和鲁棒性，能够适用于复杂的离散优化问题。
蚁群算法在路径规划、组合优化、网络优化等领域取得了重要成果，例如在旅行商问题、车辆路径规划、通信网络优化等方面都取得了显著的效果。
蚁群算法也被应用于解决实际的工程问题，例如航空航天、电路布线、城市规划等方面。
智能优化算法综述
智能优化算法综述智能优化算法（Intelligent Optimization Algorithms）是一类基于智能计算的优化算法，它们通过模拟生物进化、群体行为等自然现象，在空间中寻找最优解。
智能优化算法被广泛应用于工程优化、机器学习、数据挖掘等领域，具有全局能力、适应性强、鲁棒性好等特点。
目前，智能优化算法主要分为传统数值优化算法和进化算法两大类。
传统数值优化算法包括梯度法、牛顿法等，它们适用于连续可导的优化问题，但在处理非线性、非光滑、多模态等复杂问题时表现不佳。
而进化算法则通过模拟生物进化过程，以群体中个体之间的竞争、合作、适应度等概念来进行。
常见的进化算法包括遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)、人工蜂群算法(ABC)等。
下面将分别介绍这些算法的特点和应用领域。
遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟自然进化过程的一种优化算法。
它通过定义适应度函数，以染色体编码候选解，通过选择、交叉、变异等操作来最优解。
GA适用于空间巨大、多峰问题，如参数优化、组合优化等。
它具有全局能力、适应性强、并行计算等优点，但收敛速度较慢。
粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)是受鸟群觅食行为启发的优化算法。
它通过模拟成群的鸟或鱼在空间中的相互合作和个体局部来找到最优解。
PSO具有全局能力强、适应性强、收敛速度快等特点，适用于连续优化问题，如函数拟合、机器学习模型参数优化等。
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony，ABC)是模拟蜜蜂觅食行为的一种优化算法。
ABC通过模拟蜜蜂在资源的与做决策过程，包括采蜜、跳舞等行为，以找到最优解。
ABC具有全局能力强、适应性强、收敛速度快等特点，适用于连续优化问题，如函数优化、机器学习模型参数优化等。
除了上述三种算法，还有模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)、蚁群算法(Ant Colony Optimization，ACO)、混沌优化算法等等。
基于群集智能的组合优化算法研究
基于群集智能的组合优化算法研究群集智能（Swarm Intelligence）是一种生物学中的启发式算法，其灵感来自昆虫群体等自组织现象。
群集智能算法是一种集合了多个个体间的协作和竞争机制的优化算法，是一种具有较强适应性和鲁棒性的算法，而组合优化问题因其NP难度，一直以来是计算智能领域研究的热点问题。
在此基础上，基于群集智能的组合优化算法应运而生。
组合优化问题是指在多个可能解决方案中，选出最优解决方案的问题。
常见的组合优化问题包括旅行商问题、背包问题、集合覆盖问题等。
这些问题均考虑了相互依赖的多个因素，因此它们不是简单的数学计算问题，而是需要深入思考和分析的复杂问题。
但是，群集智能的算法思想可以对组合优化问题这类复杂问题起到良好的解决作用。
基于群集智能的组合优化算法通常包括以下几个步骤：第一步，构建群体模型。
群体模型包括了多个个体的初始状态，例如解的初始化，或者随机的参数。
这些初始状态代表了可能的解决方案集合。
第二步，定义适应度函数。
适应度函数是对于每个个体的解的评价标准。
组合优化问题中的适应度函数通常是目标函数或者代价函数。
它可以测量当前个体解决方案的优良程度。
第三步，定义个体行为模型。
个体行为模型分为两种：传统的随机行为模型以及启发式的行为模型。
随机行为模型代表了个体在所有可能的解决方案中随机移动的行为方式。
启发式行为模型代表了个体在当前状态周围进行搜索的行为方式，例如蚁群算法中的信息素模型。
第四步，定义个体间的协作机制。
在群集智能算法中，个体间的协作机制通常是一种信息沟通的方式。
例如，在蚁群算法中，蚂蚁通过释放信息素进行沟通。
第五步，定义个体间的竞争机制。
个体间的竞争机制通常通过一个解决方案的占用来进行。
例如，在蚁群算法中，蚂蚁互相竞争一个蚂蚁的路径是否更优。
通过以上的步骤，基于群集智能的组合优化算法可以得到最优解。
这类算法非常适合用于解决复杂、包含多种因素的问题。
在具体应用方面，基于群集智能的组合优化算法可以广泛应用于各种领域。
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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 01 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为设计变量的可行域。
2、2 群集智能算法原理自然界中一些生物的行为特征呈现群体的特征,可以用简单的几条规则将这种群体行为在计算机中建模,Reynolds认为动物以群落形式生存觅食时一般遵循三个规则1)分隔规则:尽量避免与临近伙伴过于拥挤;2)对准规则:尽量与临近伙伴的平均方向一致,向目的运动;3)内聚规则:尽量朝临近伙伴的中心移动。
以上规则可归纳为个体信息与群体信息两类信息,前者对应于分隔规则,即个体根据自身当前状态进行决策;后者对应于对准规则与内聚规则,即个体根据群体信息进行决策。
另外,由于动物行为一般具有适应性、盲目性、自治性、突现性以及并行性等特征。
因此自组织性、突现性成为群集智能优化算法的两大基本特征。
群集智能优化算法通过Reynolds模型模拟了整个群体的运动,使得算法的迭代搜索过程成为一个不断地利用个体极值与群体极值来修正自身进行寻优搜索的过程,实现了个体与群体的信息交互与相互协作。
个体极值具有一定的随机性,在一定的程度上保持了搜索方向的多样性,避免了过早地收敛而陷于局部最优;群体极值从整体上把握了寻优的方向,从而保证算法的收敛性。
3 主要群智能算法3、1 蚁群算法蚁群算法蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,就是一种用来寻找最优解决方案的机率型技术。
它由Marco Dorigo于1992年在她的博士论文中引入,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
蚂蚁在路径上前进时会根据前边走过的蚂蚁所留下的分泌物选择其要走的路径。
其选择一条路径的概率与该路径上分泌物的强度成正比。
因此,由大量蚂蚁组成的群体的集体行为实际上构成一种学习信息的正反馈现象:某一条路径走过的蚂蚁越多,后面的蚂蚁选择该路径的可能性就越大。
蚂蚁的个体间通过这种信息的交流寻求通向食物的最短路径。
蚁群算法就就是根据这一特点,通过模仿蚂蚁的行为,从而实现寻优。
这种算法有别于传统编程模式,其优势在于,避免了冗长的编程与筹划,程序本身就是基于一定规则的随机运行来寻找最佳配置。
也就就是说,当程序最开始找到目标的时候,路径几乎不可能就是最优的,甚至可能就是包含了无数错误的选择而极度冗长的。
但就是,程序可以通过蚂蚁寻找食物的时候的信息素原理,不断地去修正原来的路线,使整个路线越来越短,也就就是说,程序执行的时间越长,所获得的路径就越可能接近最优路径。
这瞧起来很类似与我们所见的由无数例子进行归纳概括形成最佳路径的过程。
实际上好似就是程序的一个自我学习的过程。
自蚁群算法提出以来,引起了国内外研究人员的极大兴趣,对该算法进行了广泛的研究,取得了丰富的成果。
研究表明,蚁群算法就是一种高效的启发式随机搜索算法,具有如下优点:1.正反馈性:由自然蚂蚁搜索食物原理可知,信息素的积累就是一个正反馈的过程。
单个蚂蚁之间通过信息素进行交流,若某路径上的信息素浓度更高,将吸引更多的蚂蚁沿着这条路径运动,这又使得其信息素浓度增加。
2.自组织性强:算法初期,单个的人工蚂蚁无序地寻找解,经过一段时间的搜索,通过信息素的作用,蚂蚁自发地越来越趋向于寻找到接近最优解的一些解,就是个从无序到有序的过程。
3.鲁棒性强:该算法具有很好的适应性,且不局限于具体问题,只要稍加修改就可以应用到其它领域。
4.并行性强:蚁群在问题的解空间中多点同时开始进行独立的搜索,具有本质并行性。
5.结合性强:蚁群算法易于与其她优化算法相结合,吸取其她算法得优点,以改善算法的性能。
但由于基本蚁群算法进化收敛速度慢,且易陷入局部最优或者出现停滞现象等缺陷,国内外学者开展了大量有意义的研究。
研究成果主要涉及路径搜索策略、信息素更新策略与最优解保留策略等方面;研究行为主要就是进行算法改进或验证。
有些改进算法的性能相比基本蚁群算法而言有了较大水平的提高,如最大最小蚁群算法就是目前求解TSP 问题的最好方法之一;有些已成为主流的蚁群算法。
3、2 粒子群算法粒子群算法源于复杂适应系统(Complex Adaptive System,CAS)。
CAS理论于1994年正式提出,CAS中的成员称为主体。
比如研究鸟群系统,每个鸟在这个系统中就称为主体。
主体有适应性,它能够与环境及其她的主体进行交流,并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行为。
整个系统的演变或进化包括:新层次的产生(小鸟的出生);分化与多样性的出现(鸟群中的鸟分成许多小的群);新的主题的出现(鸟寻找食物过程中,不断发现新的食物)。
所以CAS系统中的主体具有4个基本特点(这些特点就是粒子群算法发展变化的依据):首先,主体就是主动的、活动的。
主体与环境及其她主体就是相互影响、相互作用的,这种影响就是系统发展变化的主要动力。
环境的影响就是宏观的,主体之间的影响就是微观的,宏观与微观要有机结合。
最后,整个系统可能还要受一些随机因素的影响。
粒子群算法就就是对一个CAS系统——鸟群社会系统的研究得出的。
粒子群算法( Particle Swarm Optimization, PSO)最早就是由Eberhart与Kennedy于1995年提出,它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。
设想这样一个场景:一群鸟在随机搜寻食物,在这个区域里只有一块食物,所有的鸟都不知道食物在哪里,但就是它们知道当前的位置离食物还有多远。
那么找到食物的最优策略就是什么呢?最简单有效的就就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。
PSO算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。
在PSO中,每个优化问题的潜在解都可以想象成d维搜索空间上的一个点,我们称之为“粒子”(Particle),所有的粒子都有一个被目标函数决定的适应值(Fitness Value ),每个粒子还有一个速度决定她们飞翔的方向与距离,然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。
Reynolds对鸟群飞行的研究发现。
鸟仅仅就是追踪它有限数量的邻居但最终的整体结果就是整个鸟群好像在一个中心的控制之下、即复杂的全局行为就是由简单规则的相互作用引起的。
3、3 其她算法●人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,简称AFSA)就是受鱼群行为的启发,由国内李晓磊博士于2002 年提出的一种基于动物行为的群体智能优化算法,就是行为主义人工智能的一个典型应用,这种算法源于鱼群的觅食行为。
●蛙跳算法(SFLA)就是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能与优良的全局搜索能力。
对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述,针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大,降低收敛速度这一问题,提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。
通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略,减小了个体空间差异,从而改善了算法的性能。
数值实验证明了该改进算法的有效性,并对改进算法的阈值参数进行了率定。
4 应用研究随着群智能算法研究的不断发展,研究者已尝试着将其应用于各种工程优化问题,并取得了意想不到的收获。
多种研究表明,群智能算法在离散与连续求解空间中均表现出良好的搜索效果,更在组合优化问题中有突出表现。
蚁群算法最初用于解决旅行商问题。
自从在著名的旅行商问题(TSP)与工件排序问题上取得成效以来,已经陆续渗透到其它领域中,如图着色问题、二次分配问题、大规模集成电路设计、通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题、车辆调度问题、数据聚类问题、武器攻击目标分配与优化问题、区域性无线电频率自动分配问题等。
粒子群算法最早应用于训练人工神经网络,Kennedy 与Eberhart 成功地将算法应用于分类XOR 问题的神经网络训练。
随后,微粒群算法被广泛地应用于函数优化、约束优化、模式分类、参数优化、组合优化、模糊系统控制、机器人路径规划、信号处理、模式识别、TSP、车间调度等工程领域。