蚁群算法应用实例分析
蚁群算法及案例分析精选全文
群在选择下一条路径的时
候并不是完全盲目的,而是
按一定的算法规律有意识
地寻找最短路径
自然界蚁群不具有记忆的
能力，它们的选路凭借外
激素，或者道路的残留信
息来选择，更多地体现正
反馈的过程
人工蚁群和自然界蚁群的相似之处在于,两者优先选择的都
是含“外激素”浓度较大的路径; 两者的工作单元(蚂蚁)都
正反馈、较强的鲁棒性、全
局性、普遍性
局部搜索能力较弱，易出现
停滞和局部收敛、收敛速度
慢等问题
优良的分布式并行计算机制
长时间花费在解的构造上，
导致搜索时间过长
Hale Waihona Puke 易于与其他方法相结合算法最先基于离散问题，不
能直接解决连续优化问题
蚁群算法的
特点
蚁群算法的特点及应用领域
由于蚁群算法对图的对称性以
及目标函数无特殊要求，因此
L_ave=zeros(NC_max,1);
%各代路线的平均长度
while NC<=NC_max
%停止条件之一：达到最大迭代次数
% 第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上
Randpos=[];
for i=1:(ceil(m/n))
Randpos=[Randpos,randperm(n)];
end
Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';
scatter(C(:,1),C(:,2));
L(i)=L(i)+D(R(1),R(n));
hold on
end
plot([C(R(1),1),C(R(N),1)],[C(R(1),2),C(R(N),2)])
蚁群算法应用实例
蚁群算法应用实例在我们的日常生活中，很多看似复杂的问题都有着巧妙的解决方法，而蚁群算法就是其中一种神奇的工具。
或许你会好奇，蚁群算法？这到底是啥？别急，让我给您慢慢道来。
想象一下这样一个场景，在一个繁忙的工厂车间里，货物堆积如山，工人们忙得不可开交。
负责调度的老张正愁眉苦脸，因为他得想办法安排好货物的运输路径，既要保证效率，又要节省成本。
这可真是个让人头疼的难题！这时，有人提到了蚁群算法，老张一脸疑惑：“啥是蚁群算法？能解决我这火烧眉毛的问题？”其实啊，蚁群算法就像是一群聪明的小蚂蚁在工作。
蚂蚁们出去寻找食物的时候，一开始是没有明确路线的，它们到处乱转。
但是神奇的是，它们总能找到最短的那条路。
这是为啥呢？因为蚂蚁在走过的路上会留下一种特殊的信息素，后面的蚂蚁能感知到这种信息素，而且会倾向于选择信息素浓度高的路走。
走的蚂蚁越多，信息素浓度就越高，这条路就越受欢迎，慢慢就形成了最优路径。
老张听了，若有所思地点点头。
那蚁群算法在现实生活中有哪些应用实例呢？比如说物流配送。
就像老张的工厂，要把货物送到各个客户手中，得规划好车辆的行驶路线。
用蚁群算法就能算出最优的配送路径，减少运输时间和成本。
再比如，通信网络中的路由选择。
信息在网络中传输，就像蚂蚁找路一样，要找到最快、最稳定的路径。
蚁群算法能帮助网络找到最佳的路由策略，让信息传递更高效。
还有，在一些大型的生产制造中，比如安排生产任务的顺序，蚁群算法也能大显身手。
它能综合考虑各种因素，像是设备的可用性、订单的紧急程度等等，给出最合理的生产计划。
这蚁群算法难道不是很神奇吗？它就像是一个幕后的智慧军师，默默地为我们解决了很多看似无解的难题。
您想想，要是没有这些巧妙的算法，我们的生活得变得多么混乱和低效啊！所以说，蚁群算法在现代社会中有着广泛而重要的应用，它真的是科技带给我们的一大福音。
它用小小的“蚂蚁智慧”，为我们创造出了大大的便利和效益。
蚁群算法原理与应用讲解
蚁群算法在物流系统优化中的应用——配送中心选址问题LOGO框架蚁群算法概述蚁群算法模型物流系统中配送中心选择问题蚁群算法应用与物流配送中心选址算法举例蚁群算法简介•蚁群算法(Ant Algorithm简称AA)是近年来刚刚诞生的随机优化方法，它是一种源于大自然的新的仿生类算法。
由意大利学者Dorigo最早提出，蚂蚁算法主要是通过蚂蚁群体之间的信息传递而达到寻优的目的，最初又称蚁群优化方法(Ant Colony Optimization简称ACO)。
由于模拟仿真中使用了人工蚂蚁的概念，因此亦称蚂蚁系统(Ant System，简称AS)。
蚁群觅食图1•How do I incorporate my LOGO and URL to a slide that will apply to all the other slides?–On the [View]menu, point to [Master],and thenclick [Slide Master]or [Notes Master].Changeimages to the one you like, then it will apply to allthe other slides.[ Image information in product ]▪Image : www.wizdata.co.kr▪Note to customers : This image has been licensed to be used within this PowerPoint template only.You may not extract the image for any other use.•蚁群算法是利用群集智能（swarm intelligence）解决组合优化问题的典型例子，作为一种新的仿生类进化算法，该算法模仿蚂蚁觅食时的行为，按照启发式思想，通过信息传媒—菲洛蒙(Pheromone)的诱导作用，逐步收敛到问题的全局最优解，迄今为止，蚂蚁算法己经被用于TSP问题，随后应用在二次分配问题(QAP)、工件排序问题、车辆调度等问题。
《蚁群算法在智能电网调度中的应用》
《蚁群算法在智能电网调度中的应用》
嘿，朋友们！今天我要跟你们唠唠蚁群算法在智能电网调度中的那些事儿。
前段时间啊，我去参观了一家智能电网调度中心。
一进去，就看到一群工作人员在那忙得不可开交。
我凑到一位大哥身边，好奇地问：“大哥，这智能电网调度到底是咋回事儿啊？”大哥瞅了我一眼，笑着说：“嘿，这你就不懂了吧！就好比一群蚂蚁搬家，每只蚂蚁都有自己的任务和路线，咱这电网调度也是这个理儿。
”
我听得云里雾里的，又问：“那蚁群算法在里头起啥作用呢？”大哥耐心地解释道：“你看啊，蚁群算法能让电力的分配更合理，就像蚂蚁们能找到最短的路把食物搬回家一样，这算法能让电力更快更省地送到该去的地方。
”
这时候，旁边的一位大姐也插话了：“可不是嘛，以前没这算法的时候，调度电力可费劲了，有时候这边电不够用，那边又浪费了。
现在有了蚁群算法，可省了不少心呢！”
我继续追问：“那这算法具体是咋工作的呢？”大哥指了指大屏幕上的数据和线路图说：“这算法会根据各种信息，比如用电量的预测、电网的状况啥的，计算出最优的电力分配方案。
就像蚂蚁们通过互相交流，决定走哪条路一样。
”
我算是有点明白了，不禁感叹：“这蚁群算法可真厉害啊！”
经过这次参观和与工作人员的交流，我算是真正了解到蚁群算法在智能电网调度中的重要作用。
它就像一个神奇的指挥家，让电力的流动变得更加高效、有序。
总之啊，蚁群算法在智能电网调度中的应用，真的是给我们的生活带来了很大的便利，让我们的电用得更舒心、更放心！。
蚁群算法应用实例
问题分析
• 混沌蚁群算法是利用混沌算法旳全排列性。
混沌变量
遍历性
随机性
规律性
改善蚁群算法存在旳轻易过早收敛、易陷于局 部最优、对边沿定位不精确等问题。
检测措施
• ① 在图片范围内随机投放M×N只蚂蚁，利用蚂蚁 随机搜索途径时，图像灰度值旳变化情况不断更 新信息素矩阵；
• ② 利用蚁群算法旳正反馈性，最终产生旳信息素 矩阵计算图像旳阈值；
混沌蚁群算法在图像边沿检测中旳应用
目录
1
背景简介
问题分析
2
3
措施环节
应用实例
4
5
结论
背景简介
边沿检测：采用某种算法来提取出图 像图像中对象与背景间旳交界线。
检测旳目旳
① 辨别图像中物体构造、纹 理、形态旳主要信息， ② 为图像后期处理和分析提 供了主要旳参数指标， ③ 对后续进一步旳特征描述、 匹配和辨认等有着重大旳影响。
背景简介
蚁群算法是一种新 型旳仿生学优化算法， 利用蚂蚁群体觅食所释 放出旳信息素为媒介进 行间接旳信息传递，背 面旳蚂蚁利用信息素旳 强度来对近来觅食或归 巢路线进行判断选择。
问题分析
• canny算子提取旳边界较完整，细节清楚，但轻易 把噪声点误判为边界。
• 蚁群算法具有较强旳适应性、正反馈性和鲁棒性， 但也存在易陷入局部最优解。
式中
基本环节
• 环节三
• 设置迭代系数
，更新阈值 ：
• 环节四
•若 若 图片为：
返回环节2 继续划分阈值 ； 则输出阈值 根据阈值划分
应用实例
• Matlab上进行仿真 以128×128 旳灰度图为例，分别利用 Canny边沿检测算子、蚁群算法和混沌蚁群算法对图 像边沿进行提取。
蚁群算法在物流配送优化中的应用研究
蚁群算法在物流配送优化中的应用研究物流配送在现代经济中扮演着举足轻重的角色。
产品的快速、准确的配送是企业能否保持竞争优势的关键之一。
然而，物流配送的优化问题常常伴随着复杂性、不确定性和资源限制等挑战。
为了解决这些问题，研究人员提出了各种优化方法和算法。
其中，蚁群算法作为一种模拟自然界蚁群行为的元启发式算法，被广泛应用于物流配送优化问题中。
蚁群算法的基本原理是模拟蚂蚁在环境中的行为，通过蚂蚁之间的相互通信和信息交流来达到全局最优解。
在物流配送中，蚁群算法可以用来解决多种问题，如路径规划、车辆调度和货物分配等。
首先，蚁群算法可以应用于货物的路径规划问题。
在货物配送过程中，如何选择最短的路径以减少配送时间和成本是目标。
蚁群算法可以通过模拟蚂蚁在环境中搜索食物源的行为，找到最优的货物配送路径。
蚂蚁在搜索食物源时，会释放信息素标记路径，并且会选择信息素浓度高的路径。
这样，蚁群算法可以通过不断迭代更新信息素浓度来寻找最优路径。
其次，蚁群算法可以解决车辆调度问题。
在物流配送中，如何合理安排车辆的路线以最大限度地利用资源是一个重要的问题。
蚁群算法可以用来优化车辆调度问题，使得每辆车的路线最短，并且满足配送时间窗口的限制。
通过模拟蚂蚁在搜索食物源时释放信息素，蚁群算法可以找到最优的车辆路线。
此外，蚁群算法还可以考虑车辆容量限制、交通状况和需求量等因素，以提高车辆调度的效率。
最后，蚁群算法可以应用于货物的分配问题。
在物流配送中，如何合理地分配货物到不同的车辆以减少配送时间和成本也是一个重要问题。
蚁群算法可以通过模拟蚂蚁在搜索食物源时选择路径的行为，将货物分配到不同的车辆上，使得每辆车的负载尽可能均衡，并且满足配送时间窗口的限制。
通过迭代更新信息素浓度，蚁群算法可以找到最优的货物分配方案。
蚁群算法在物流配送优化中的应用研究不仅提供了有效的解决方案，还具有许多优点。
首先，蚁群算法不依赖于问题的具体形式和约束条件，适用于各种物流配送问题。
蚁群算法理论、应用及其与其它算法的混合
基本内容
蚁群算法是一种基于自然界中蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，被广泛应用 于解决各种优化问题。该算法具有鲁棒性、并行性和自适应性等优点，但同时也 存在一些局限性，如易陷入局部最优解等问题。本次演示将详细介绍蚁群算法的 基本理论、应用场景以及与其它算法的混合使用。
蚁群算法的实现包括两个关键步骤：构造解和更新信息素。在构造解的过程 中，每只蚂蚁根据自己的概率选择下一个节点，这个概率与当前节点和候选节点 的信息素以及距离有关。在更新信息素的过程中，蚂蚁会在构造解的过程中更新 路径上的信息素，以便后续的蚂蚁能够更好地找到最优解。
蚁群算法在许多领域都得到了广泛的应用。在机器学习领域，蚁群算法被用 来提高模型的性能和效果。例如，在推荐系统中，蚁群算法被用来优化用户和物 品之间的匹配，从而提高推荐准确率；在图像处理中，蚁群算法被用来进行特征 选择和图像分割，从而提高图像处理的效果。此外，蚁群算法在数据挖掘、运筹 学等领域也有着广泛的应用。
结论本次演示介绍了蚁群优化算法的理论研究及其应用。通过分析蚁群优化 算法的组成、行为和优化原理，以及其在不同领域的应用案例，本次演示展示了 蚁群优化算法在求解组合优化、路径规划、社会优化和生物信息学等领域问题的 优势和潜力。本次演示展望了蚁群优化算法未来的发展方向和可能挑战，强调了 其理论研究和应用价值。
总之，蚁群算法是一种具有广泛应用价值的优化算法，它通过模拟蚂蚁的觅 食行为来实现问题的优化。未来可以通过进一步研究蚁群算法的原理和应用，以 及克服其不足之处，来提高蚁群算法的性能和扩展其应用领域。
基本内容
理论基础蚁群优化算法由蚁群系统、行为和优化原理三个核心要素组成。蚁 群系统指的是一群相互协作的蚂蚁共同构成的社会组织；行为则是指蚂蚁在寻找 食物过程中表现出的行为模式；优化原理主要是指蚂蚁通过信息素引导和其他蚂 蚁的协同作用，以最短路径找到食物来源。
刘海军 蚁群算法原理及其应用
城市没有被访问过 否则
由上式可以看出，两个城市之间的距离 dij 越大，选择下一个城市 j 的概率就越小。另一方面，这个概率 P 与该 条边上的信息素强度 ij 成正比，而且该概率值还受到信息启发式因子 和期望启发式因子 的影响。
new ij k ij k 1 m
(1 )
old ij
k 其中， 表示信息素挥发因子，则 1 表示信息素残留因子，且 0 1 ，上式中的 ij 表
示 第 k 只 蚂 蚁 在 本 次 循 环 中 留 在 路 径 (i ,j ) 上 的 信 息 素 。 在 TSP 中 ，
TSP思路
为了避免残留信息素过多引起残留信息淹没启发信息， 在每只蚂蚁走完一步或者完成对所 有城市的遍历(即一个循环)后， 要对残留信息进行一次更新处理， 就好比人的大脑记忆的特点， 在新信息不断存入大脑的同时，存储在大脑中的旧信息随着时间的推移逐渐淡化，甚至忘记。 这个信息更新处理可以按下式操作：
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
代码（2）：形成初始解
while Nc<Nc_max %将m只蚂蚁放在n个城市上 rand_position=[]; %[]为空矩阵 for i=1:ceil(m/n) %ceil数值函数功能为朝向无穷大方向取整 rand_position=[rand_position,randperm(n)]; % p = randperm(n)返回1:n的一个随机排列 end tabu_list(:,1)=(rand_position(1:m))';%将蚂蚁放在城市上之后的禁忌表. %m只蚂蚁按概率函数选择下一座城市，在本次循环中完成各自的周游 for j=2:n for i=1:m city_visited=tabu_list(i,1:(j-1));%已访问的城市 city_remained=zeros(1,(n-j+1));%待访问的城市 probability=city_remained;%待访问城市的访问概率 cr=1; for k=1:n%for循环用于求待访问的城市。比如如果城市个数是5，而已访问的城市city_visited=[2 4],则 经过此for循环后city_remanied=[1 3 5] if length(find(city_visited==k))==0 %find逻辑函数功能是找出非零元素的索引号 city_remained(cr)=k; cr=cr+1; end end
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混沌蚁群算法？
问题分析
• 混沌蚁群算法是利用混沌算法的全排列性。
混沌变量
遍历性
随易陷于局
部最优、对边缘定位不准确等问题。
检测方法
• ① 在图片范围内随机投放M×N只蚂蚁，利用蚂蚁 随机搜索路径时，图像灰度值的变化情况不断更 新信息素矩阵；
• ② 利用蚁群算法的正反馈性，最终产生的信息素 矩阵计算图像的阈值； • ③ 确定图像的边缘位置。
The end!
Thank you!
检测方法
• 结合混沌蚁群算法
对图像进行边缘检
混沌算法
测，其流程图右图
所示。
蚁群算法
边缘的最终提 取
检测方法
• 开始迭代时，进行混沌初始化。选择典型的混沌 系统——Logistics映射作为混沌变量，按下式进行 迭代：
式中，μ为控制参数，当μ=4、 全处于混沌状态。 时，Logistics映射完
• 利用全排列理论，每一个混沌量对应一个像素点上的信 息素值，即每个像素点上的信息素初始值根据混沌量而 给出。
• 混沌蚁群算法的边缘检测更加完整、无断点。 • 线条更加粗实、清晰。 • 细节部分能够较为准确地检测到。
• 但还是存在一定的问题，如肺叶中的超细小的部分无法 检测到，重叠部分区分不开等问题，有待于进一步的 研究。
混沌蚁群 算法
• 用改进的混沌蚁群 算法对图像进行边 缘检测能够快速、 清晰、准确地找到 图像边缘，证明了 其有效性。
基本步骤
• 步骤一
• 初始化阈值 。
其中，
为最终的信息素矩阵。
基本步骤
• 步骤二
• 根据阈值 的值可将信息素矩阵 划分为大 于 和小于 的两部分，分别计算这两部分的 平均值：
其中：
式中
基本步骤
• 步骤三
• 设置迭代系数 ，更新阈值 ：
• 步骤四
• 若 若 图片为： 返回步骤2 继续划分阈值 ； 则输出阈值 根据阈值划分
背景介绍
蚁群算法是一种新 型的仿生学优化算法， 利用蚂蚁群体觅食所释 放出的信息素为媒介进 行间接的信息传递，后 面的蚂蚁利用信息素的 强度来对最近觅食或归 巢路线进行判断选择。
问题分析
• canny算子提取的边界较完整，细节清晰，但容易 把噪声点误判为边界。
• 蚁群算法具有较强的适应性、正反馈性和鲁棒性， 但也存在易陷入局部最优解。
应用实例
• Matlab上进行仿真 以128×128 的灰度图为例，分别运用 Canny边缘检测算子、蚁群算法和混沌蚁群算法对图 像边缘进行提取。
应用实例
• 脑CT图
• Canny 算子：提取的边缘不够清 晰，而且很多干扰信息被误检； • 蚁群算法：边缘有部分丢失； • 混沌蚁群算法：提取的边缘相对 比较完整，细节处更加清晰。
混沌蚁群算法在图像边缘检测中的应用
目录
1
背景介绍 问题分析
2
3
方法步骤 应用实例
4
5
结论
背景介绍
边缘检测：采用某种算法来提取出图 像图像中对象与背景间的交界线。
检测的目的
① 辨别图像中物体结构、纹 理、形态的重要信息， ② 为图像后期处理和分析提 供了重要的参数指标， ③ 对后续进一步的特征描述、 匹配和识别等有着重大的影响。
应用实例
• 胸CT图
• Canny 算子：边缘比较完整，但肺 叶内部纹理几乎没有检测到； • 蚁群算法：边缘不连续、有部分丢 失，肺叶内部纹理几乎没有检测到。 • 混沌蚁群算法：提取的边缘相对完 整清晰，肺内部纹理部分检出，但 细小处也未能检测出。
应用实例
• 细胞显微图
• 细菌显微图
结论
应用实例表明：
边缘检测存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间。
背景介绍
传统检测方法
Log边缘检测算子 Roberts边缘检测算子 Canny边缘检测算子
近年来，各种新的算 法和人工智能理论被引入 到数字图像处理领域。
小波变换和小波包的边缘检测法 遗传算法的边缘检测法
新型检测方法
基于数学形态学的边缘检测算法 模糊理论和神经网络的边缘检测法