三种智能优化算法的比较分析
多智能体系统中的协同控制算法优化分析
多智能体系统中的协同控制算法优化分析摘要：随着多智能体系统的广泛应用，协同控制算法在该领域的重要性日益突出。
本文从协同控制算法的优化角度出发，探讨了在多智能体系统中应用的几种常见优化方法，并分析了它们的优劣势。
通过对离散控制算法、分布式控制算法以及强化学习算法的比较，我们理解了各种算法优化的特点和适用场景，为未来多智能体系统中的协同控制提供了有益的参考。
1. 引言多智能体系统是由多个智能体组成的系统，智能体之间相互协作以完成特定任务。
协同控制算法作为多智能体系统中的核心，起着决定系统整体性能的关键作用。
我们所关注的焦点就是如何优化多智能体系统中的协同控制算法，以提高系统的效率和鲁棒性。
2. 离散控制算法的优化离散控制算法是最基础也是最常见的协同控制算法之一。
它通过离散化智能体的决策空间，将问题转化为在离散空间中的优化问题。
在离散控制算法中，常用的优化方法有遗传算法、粒子群优化算法以及模拟退火算法。
2.1 遗传算法遗传算法是一种通过模拟生物进化过程来寻找最优解的优化方法。
它通过随机生成初始种群，利用选择、交叉和变异等操作来不断迭代，直到达到最优解或者满足停止准则。
遗传算法在多智能体系统中的优点在于能够在搜索过程中考虑到全局信息，从而更好地找到全局最优解。
然而，由于遗传算法需要对大量个体进行计算，其计算复杂度较高，不适用于实时性要求较高的多智能体控制系统。
2.2 粒子群优化算法粒子群优化算法是基于种群智能的优化算法，通过模拟鸟群的觅食行为来搜索最优解。
在粒子群优化算法中，每个个体（粒子）通过与邻近个体进行信息交流来调整其搜索方向和速度。
粒子群优化算法具有计算速度快、易于实现的特点，适用于实时性要求较高的多智能体控制场景。
然而，粒子群优化算法容易陷入局部最优解，对全局最优解的搜索能力较弱。
2.3 模拟退火算法模拟退火算法是一种基于模拟金属退火过程的全局优化算法。
它通过接受较差解的概率来避免陷入局部极值，从而提高搜索的全局能力。
人工智能中的遗传算法与粒子群优化算法比较分析
人工智能中的遗传算法与粒子群优化算法比较分析遗传算法与粒子群优化算法是两种经典的优化算法，它们都是受到自然界的启发而产生的。
在人工智能领域，这两种算法都被广泛应用于解决优化问题。
本文将对遗传算法与粒子群优化算法进行比较分析，通过对它们的原理、优缺点以及应用领域进行对比，帮助读者更好地理解它们各自的特点和适用范围。
一、遗传算法的原理与特点遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。
它的基本原理是借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学理论。
在遗传算法中，候选解被编码成一组染色体，通过选择、交叉和变异等操作来产生新的解，以逐步优化种群中的个体。
遗传算法的主要特点包括并行搜索、全局寻优和适应度函数等。
1.并行搜索：遗传算法通过维护一个种群，每一代的个体都是同时存在的，可以并行地进行搜索。
这种特点使得遗传算法适用于高维度的优化问题，具有较好的鲁棒性和全局搜索能力。
2.全局寻优：由于遗传算法的并行搜索特性，它在寻找全局最优解方面具有一定的优势。
相对于局部搜索算法，遗传算法可以更好地避免陷入局部最优解。
3.适应度函数：遗传算法通过适应度函数来评价个体的优劣，从而进行选择、交叉和变异等操作。
适应度函数可以根据具体问题的特点来设计，使得遗传算法具有较好的通用性和灵活性。
遗传算法的应用领域包括但不限于工程优化、组合优化、机器学习和神经网络等。
在实际应用中，遗传算法被广泛用于解决复杂的优化问题，取得了很好的效果。
二、粒子群优化算法的原理与特点粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。
它的基本原理是通过模拟每个候选解在解空间中的移动轨迹，以寻找最优解。
粒子群优化算法的核心思想是借鉴了社会学和物理学的相关理论，通过更新每个粒子的速度和位置来不断调整解的质量，从而逐步收敛到最优解。
1.群体搜索：粒子群优化算法是一种群体智能算法，它通过调整每个粒子的位置和速度来实现全局搜索和局部搜索。
这种特点使得粒子群优化算法适用于多峰函数的优化问题，能够快速找到全局最优解。
智能优化技术
神经网络优化的基本原理
01
神经网络是一种模拟人脑神经系统工作方式的计算模型，由大量神经元相互连接而成。
02
神经网络优化的基本原理是通过调整神经元的连接权值和偏置项，使神经网络的输出尽可能接近目标输出。
确定神经网络的结构
计算损失
反向传播
迭代更新
前向传播
初始化神经网络的权值和偏置项
神经网络优化的实现过程
重复执行前向传播、计算损失和反向传播步骤，直到损失函数值收敛或达到预设的最大迭代次数。
神经网络优化的应用实例
利用神经网络对图像进行分类或目标检测。
图像识别
语音识别
自然语言处理
控制领域
利用神经网络对语音信号进行识别和转写。
利用神经网络对文本进行分析、理解和生成。
利用神经网络对系统进行建模、预测和控制。
03
对于需要解决非线性优化、多峰值函数优化问题的问题，可选择神经网络优化算法、梯度下降算法等。
未来智能优化技术的展望
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组合优化
03
在组合优化问题中，蚁群算法可以解决如旅行商问题、作业排程问题等经典NP难问题。通过模拟蚂蚁搜索最优解的过程，蚁群算法能够在较短的时间内找到近似最优解。
粒子群算法
04
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等群体的社会行为，利用群体中的个体之间的协作和竞争来实现全局最优解的搜索。
模拟退火算法
06
基于固体退火过程的类比
引入随机性
充分混合与冷却
模拟退火算法的基本原理
模拟退火算法的实现过程
设定初始温度、初始解、降温计划等参数。
初始化
在给定温度下，通过一定的搜索策略，寻找当前最优解，并记录最优解。
感应电机参数辨识三种智能算法的比较
（ 西安理工大学 自动化与信息 工程学 院 ， 陕西 西安 ７ ０４ ） １０ ８
摘
要 ： 对 感应 电机参数 辨 识 ， 用 ３种 智 能优化 算法 ， 针 采 即遗传 算 法、 群 算 法、 粒群 算 法。感 蚁 微
应 电机 的 实际输 出电流和 电 气模 型 的观 测 电流之 间的差值被 作 为 目标 函数 不 断对 电气模 型 中的参
第ｌ ４卷
第 １ 期 １
电 机 与 控 制 学 报
ＥＬＥＣＴＲＩ Ｍ ＡＣＨＩ Ｃ ＮＥＳ ＡＮＤ ＣＯＮＴＲＯＬ
Ｖｏ．１ Ｎ０ １ １ ４ ．１ ＮＯ ． ２ ０ Ｖ ０１
２１ ０ ０年 １ １月
感应 电机 参 数 辨 识 三种 智 能算 法 的 比较
数进 行更新 ，电机 不 带 负载的 情 况 下进 行 的 。 从
通过 实验 ， 对感应 电机 参数辨 识 ３种智 能优化 算 法进行 比较 ， 并得 出结论 。遗 传算 法可 以得 到 最准
确 的电机参 数 ， 粒群 算 法次之 ， 微 蚁群 算法 最差 。蚁群 算法 所需 时间最短 ， 传算 法次之 ， 粒群 算 遗 微
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｇｅ ｅ ｉ ｌｏ ｉｈ ，ａ ｔｃ ｌ ｎ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｎ ａ ｔｃｅ ｓ ｒ ｏ ｔｍｉａｉ ｎ ｗｅ ｅ ｉ ｒ ｄ ｃ ｄ ａ ｄ ｓ ｒ ｃ ： ｎ ｔｃａ ｇ ｒｔ ｍ ｎ ｏｏ ｙ ｏ ｔｍｉａｉ ｎ ａ ｄ ｐ ｒｉｌ ｗａ ｍ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｒ ｎｔｏ ｕ ｅ ｎ ａ ｐ ｉｄ ｔ ｈ ａ ａ ｔ ｒｉ ｅ ｔ ｃ ｔｏ ｆａ ｎ ｕｃｉｎ ｍｏｏ ｏ ｅ ｔｒｃ ｎ ｒ １ ｐ ｌｅ ｏ ｔ ｅ ｐ ｒｍｅｅ ｄ ｎ ｉ ａｉｎ ｏ ｎ ｉ ｄ ｔｏ ｔ ｒｆ ｒｖ ｃｏ ｏ ｔｏ ．Ｔｈ ｒｏ ｓｂ ｔ ｅ ｈ ｃ ｉ ｆ ｅ ｅ ｒ ｒ ｅｗｅ ｎ ｔ ｅ ａ — ｔ ａ ｔｔ ｒｃ ｒｅ ｔｏ ｔ ｕ ｆａ ｎｄ ｃｉｎ ｍｏ ｏ ｎｄ ｔ ｅ ｓａ ｏ ｕ ｅ ｔｏ ｔ ｔｏ ｈ ｄ ｌ ｒ ｓ ｄ ａ ｈ ｕ ｌｓａｏ ｕ ｒ ｎ ｕ ｐ ｔｏ ｎ ｉ ｕ ｔｏ ｔｒａ ｈ ｔ ｔｒｃ ｒ ｎ ｕｐｕ ｆｔ ｅ ｍｏ ｅ ｅ ｕ ｅ ｓｔ ｅ ｗｅ ｃ ｉｅ ｉｎ ｔ ｏ ｒ ｃ ｈ ｄ ｌｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓ Ｏ ａ ｏ ｉ ｅ ｔ ｙ ａ ｌｔｅ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓｏ ｎ ｉ ｄ ｃｉ ｎ ｍｏｏ ． Ｅｘ ｒｔｒｏ ｏ ｃ ｒｅ ｔｔ ｅ ｍｏ ｅ ａ ａ ｔｒ ，Ｓ ｓ ｔ ｄ ｎｉ ｌ ｈ ａ ａ ｔｒ ｆａ ｎ ｕ ｔｏ ｔｒ ｆ － ｐ ｒｍｅ ｔ ｒ ｏ ｄ ｃ ｅ ｎ ｓ ｅ ｄ・ ａｙ ｎ ｐ ｒ ｔｏ ｔ ｏ ｌ ａ ｅ ｉ ｎ ｓｗｅ ｅ ｃ ｎ ｕ ｔｄ ｏ ｐ ｅ ｖ ｒ ｉ ｇ ｏ ｅ ａｉ ｎ ｗｉ ｎ ｏ ｄ．Ｔｈ ｈ ｅ ｉ ｄ ｆｏ ｔｍｉａｉｎ ａ ｇ — ｈ ｅ ｔ ｒ ｅ ｋ ｎ ｓ ｏ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｌｏ ｒｔ ｍｓｗｅ ｅ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉ ａ ｈ ｏｈ ｒａ ｄ ｃ ｎ ｌ ｓｏ ｓ ｗｅ ｅ ｓ ｍｍａ ｉｅ ． Ｇｅ ｅ ｉ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｃ ｕ ｒ ｉ ｈ ｒ ｏ ａ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｅ ｎ ｏ ｃ ｕ ｉｎ ｒ ｕ ｈ ｒｚ ｄ ｎ ｔｃ ａｇ ｒｔ ｈ ｃ ｎ ａ ｑ ｉｅ ｔ ｅ ｍｏ ｔａ ｃ ｒ ｔ ａ ａ ｔｒ ｆｉ ｄ ｃ ｉｎ ｍｏｏ ．Ｐ ｒｉｌ ｗａｍ ｐｉ ｚ ｔ ｎ ｔ ｋ ｓ ｓ ｃ ｎ ｌｃ ｈ ｓ ｃ ｕ ａｅ ｐ ｒ ｍｅｅ ｏ ｎ ｕ ｔ ｔ ｒ ａ ｔｃｅ ｓ ｒ ｏ ｔ ｓ ｏ ｍｉａ ｉ ａ ｅ ｅ ｏ ｄ ｐ ａ ｅ，ａ ｄ ａ ｔ ｏ ｎ ｎ
基于监测信息的智能算法预测
基于监测信息的智能算法预测摘要 监测信息是构筑物稳定性状况的直观反映，通过监测信息来掌握构筑物稳定性趋势是十分必要的。
BP 神经网络具有较好的非线性拟合能力，本文将三种智能算法（遗传算法、模拟退火法、混沌算法）与自动搜索过程相结合，通过MATLAB 软件编程实现。
经润扬大桥深基坑工程南锚锭基坑支撑轴力与排桩位移多维非线性建模验证，此方法较为高效。
关键词 监测信息，BP 网络，遗传算法，模拟退火法，混沌优化，自动搜索法1．引言高坝、深基坑等构筑物具有造价高、施工难度高、不稳定因素众多等特点，因此监测系统的优劣性对于掌握其稳定性状况具有重要影响。
构筑物的变形和安全性受地质条件、岩土体性质、场地环境、气候变化、地下水动态、施工技术及方法等因素影响。
常规统计方法无法利用监测信息建立所需的预测模型，BP 神经网络具有并行处理、联想记忆、分布式知识存储与鲁棒性强及其自组织、自适自学习功能，使其在复杂非线性系统的分析和预测中得到了广泛应用。
但BP 网络也具有明显缺陷，易收敛于局部极小值、过拟合、网络结构选择具有主观性、初始权值和偏置值难于确定等问题制约了其应用性。
本文采用智能算法及提出的自动搜索法来优化BP 网络，针对构筑物监测信息建立非线性“隐式”模型，来预测构筑物稳定性发展趋势。
2．BP 网络2.1 BP 算法原理BP 网络本质是基于误差反向传播算法的前馈网络，BP 网络的层数一般指中间层和输出层，中间层即为隐含层(常用1层或2层)，其模型如图1。
对于输入数据，要先向前传播到隐节点，经过激活函数后，再把隐节点的输出信息传播到输出节点，经误差函数分析，然后误差逐层反向传播“分摊”给各隐层神经元并逐层调整权值与偏置值，这样前后循环，直至误差满足要求，最后给出输出结果。
学习后的信息以并行分布式储存于网络中，据此对未经学习的样本集进行推理和预测。
2.2 BP 网络性能因素 输入向量第一隐层第二隐层输出层网络输出期望输出误差反传图1 网络结构模型BP神经网络本质上是一种梯度下降法的求最优问题，因此就不可避免地易出现学习速度慢(进入平坦区)、陷入局部最小值及对参数选择比较敏感等问题，许多参数只能凭经验选取，而且对于不同输入样本，最佳的网络参数可能又是不一致的。
不同精度控制方法优缺点比较：PID、智能控制与直流电机控制
不同精度控制方法优缺点比较：PID、智能控制与直
流电机控制
不同精度控制方法之间的优缺点比较，需要具体问题具体分析，以下提供一些可能的情况：
对于PID 控制技术而言，其主要依靠目标设置、反馈控制和误差纠正，利用比例、积分、微分这三种控制算法相结合，实现对工业系统的稳态控制。
其优点在于易于实现和调试，适用于大型系统的控制，并且能够稳定地控制大量的过程变量，并提供有效的系统反馈机制。
然而，由于PID 控制技术主要依赖于稳态控制，在控制过程中容易出现超调和振荡的情况，需要人工调节控制参数，消耗大量时间和精力。
另一方面，智能控制技术，如模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制等，基于算法的控制方法能够使系统自适应和自我调整，实现更加灵活和高效的控制。
优点在于能够自适应和自我调整，缓解了控制参数调节的问题。
然而，智能控制技术需要学习和优化算法，实现起来相对复杂。
至于直流电机控制，直接电压控制可以通过调节直流电压的大小来改变电机的转速，具有转速可调范围广、控制简单的优点。
而脉冲宽度调制（PWM）控制则通过调节脉冲的宽度和占空比来改变电机的转速和方向，优点在于控制精度高、成本相对较低。
然而，PWM控制在高速运转时容易造成刷子接触电机的摩擦和磨损，需要较高的维护成本，且电机寿命相对较短。
总的来说，每种精度控制方法都有其优缺点，选择哪种方法取决于实际需求和问题特性。
解决多目标优化问题的几种进化算法的比较研究
解 决 多 目标优 化 问题 的几 种进 化 算法 的 比较研 究
王 笛肖 晓 ．伟
（ 南 师范 大 学 ， 湖 湖南 长沙 ４ ０ ８ ） １ ０ １
摘 要 ： 化 算 法具 有 适 于 解 决 多 目标优 化 问题 的 特 性 ， 来一 直 用 于求 解 此类 问题 。群 体 智 能 优 化 算 法是 一 种 基 于群 体 智能 的 进化 进 近 算 法 ， 过 简单 个体 的 交 互表 现 出高度 智 能 ， 大增 强 了解 决 和 处 理优 化 问题 的 能 力 。分 析 了遗 传 算 法 、 子 群 算 法 和 混 洗蛙 跳 算 通 大 粒
但 是在 现 实 过 程 中 ， 问题 的优 化 往 往 伴 随着 目标 的约 束 ， 求 在 符合 一 定 的 条 件 下 ， 到 最优 化 的 目的 ， 且 这 些 优 化 问 题 对 要 达 并
通 常 还 是多 目标 的 ， 要对 多 个 目标 同 时进 行 优 化 ， 需 即通 常 所讲 的多 目标 优 化 问题 。以 ｎ个 自变 量 和 ｋ个 目标 函数 的 多 目标 最 大 化 题 为例 来 描 述 多 目标 约 束 化 问题 为 ｌ ｌ ＿ ：
Ｓ ｌ ｅ ｕｔ ｏ ｊｃｉｅＯ ｔ ｚ ｔ ｎＰ ｏ ｌｍ ｆ ｏ ａａｉ ｔｄ ｆ ｅｅａ Ｅ ｏｕｉｎ ｒ ｌｏｉ ｍ ｏｖ ｔ ｌ－ ｂｅｔ ｐｉ ａｉ ｒ ｂｅ ｏ ｍｐ ｒ ｔ ｅＳｕ ｙｏ ｖｒｌ ｖｌｔ ａｙＡ ｇｒｔ ｅｈ Ｍ ｉ ｖ ｍｉ ｏ Ｃ ｖ Ｓ ｏ ｈ
Ｉ ＳＮ ０ ９ ０ ４ Ｓ １ ０ －３ ４
Ｅ—ｍａ ｌ ｄ ＠ Ｃ Ｃ ．ｅ ．ｎ ｉ：ｅ ｕｆ Ｃ Ｃｎ ｔｃ ｈ ｔ ／ｗｗｗ． ｚ ．ｅ ．ｎ ｔｐ： ／ ｄｎ ｓｎ ｔｃ Ｔｅ： ６－５ —５ ０９ ３ ５６ ０９ ４ １ ＋８ ５１ ６９ ６ ９ ６
遗传算法与蚁群算法简介
实数编码的GA通常采用算术交叉： 双个体算术交叉：x1、x2为父代个体，α ∈(0, 1)为随机数 x1' = αx1 + (1 - α)x2 x2' = αx2 + (1 - α)x1 多个体算术交叉： x1, …, x2为父代个体; αi ∈(0, 1)且∑αi = 1 x' = α1x1 + α2x2 + … + αnxn 组合优化中的置换编码GA通常采用 部分映射交叉(partially mapping crossover, PMX)：随机选择两个交叉点，交换交叉点之间的片段；对于其他基因，若它不与换过来的片段冲突则保留，若冲突则通过部分映射来确定最后的基因 p1 = [2 6 4 | 7 3 5 8 | 9 1] p1' = [2 3 4 | 1 8 7 6 | 9 5] p2 = [4 5 2 | 1 8 7 6 | 9 3] p2' = [4 1 2 | 7 3 5 8 | 9 6]
北京交通大学计算机与信息技术学院
*
智能优化算法简介
*பைடு நூலகம்
20世纪80年代以来，一些优化算法得到发展 GA、EP、ACO、PSO、SA、TS、ANN及混合的优化策略等 基本思想：模拟或揭示某些自然现象或过程 为用传统的优化方法难以解决的NP-完全问题提供了有效的解决途径 由于算法构造的直观性与自然机理，因而通常被称作智能优化算法（intelligent optimization algorithms），或现代启发式算法（meta-heuristic algorithms） [智能优化算法及其应用，王凌，清华大学出版社，2001]
线性次序交叉（LOX）
单位置次序交叉（C1）
类似于OX。选择一个交叉位置，保留父代个体p1交叉位置前的基因，并在另一父代个体p2中删除p1中保留的基因，将剩余基因填入p1的交叉位置后来产生后代个体p1'。如父代个体同前，交叉位置为4，则后代个体为p1' =[2 6 4 7 | 5 1 8 9 3]，p2' =[4 5 2 1 | 6 7 3 8 9]
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（） ３ 选择运算 ：将选择算子作用于群体 ； （） ４ 交叉运算 ：将交叉算子作用于群体 ；
最优解。例如人工鱼群算法 的公告板 、蚁群算法的信息素 和遗传算法的适应度值就是这个作用 ，所 以它们都具有避
免 陷入局部 最优 以收敛 于全局 最优 （ 或次优 ） 的能力 。
该算法的基本步骤如下【： ４ Ｊ （ ） １ 产生初始化鱼群 ：设置初始公告板最优人工鱼 状态记录为空，在搜索域 内随机产生Ｎ 个人工鱼个体 ，组 成初始群体； （） ２ 公告板赋初值 ：分别计算个人工鱼状态的食物 浓度 ，选择最大食物浓度的人 工鱼个体状态记 录到公告 板内；
提 出的一种新型仿生优化算法 ，根据在一片水域 中，鱼
三 、三种算法 的特点 与异 同
３１ 种 算法 的特 点 ． 三
蚂蚁之间通过信 息素 的释放来对迷失的轨迹进行 记忆 ，
一
旦某一条轨迹发现 了食物 ，那么其它蚂蚁就会 向这条
人 工鱼群 算法 主要 是利用 了鱼 的觅食 、聚群和追 尾行为 ，从构造单 条鱼 的底层行为做起通过鱼群中各个 个体 的局部寻优从 而使全局最优值在群体 中突现出来 为
蚁群算法中参加觅食 的每一个蚂蚁都是一个单独计
算 的单元 ，由于大量 的蚂蚁参与 了运算 ，算法具 有很强
的并行 性 。 ２３ 传算 法 ．遗
遗 传算法 模拟 生物进 化 的基 本过 程 ，用数 码 串来
遗传算法 的特点是并 不是对 问题 的待优化参数本 身 进行操作 ，而是将问题参 数编码成染色体后进行交叉 、
一
情况通过路径上信息素量的大小通知给其它蚂蚁。 该算法的基本步骤如下 ： （） １ 设置参数 ，初始化信息素轨迹 ；
（ ）生成ｍ个 可行解 （ ２ 蚂蚁 ）； （ ）对每 一个 蚂蚁 个体 ，计算 其适 应度 ； ３
能力 ，并且算法中只使用 目标 函数 的函数值 ，无需 目标 函数的梯度值等特殊信息 ，对搜索空间具有一定的 自适
（ 终 止条件判 断 ：如果ｔＴ，则ｔｔ １ ６） ＝＋ ，转 步骤 （ ２）。否则停止运算 ，以进化过程 中所得到 的最大适应
度 的个 体 作为 最优 解输 出。
信 息 系统 工程 ｌ２ １．． ０１ ２ ６０
８１
：
Ｔ ＣｆＮＯＬ Ｅ ｔ ＯＧＹ 技 术 应 用
（ 确定每一个蚂蚁的最优位置 （ ４） 最优解 ）；
（ ） ５ 确定 全局 的最 优位 置 （ 优解 ）； 最
（） ６ 更新信息素轨迹 ；
（ ） ７ 判断终止条件是否满足 ， 若满足则终止迭代 ， 输 出最优解 ；否则返 回 （ ）。 ３
于算法本身采用了正反馈并行 自催化的机制 ，具有分布
平衡 的能力较差 和算法运行后期搜索 的盲 目性较大等缺 点 ，从而影响了该算法搜索的质量和效率 。 蚁群 算法虽 然有 能发现较 好解 的能力 ，并 具有很
四、结束 语
法进行 了论述 ，这三种算法存在着共性和差异 ，但他们
以上就模拟 自然现象和生物进化 的三种智能优化算
都 能很好 的解决 以往传统的数学方法很难解决 的智能优 这三种算 法各有其优缺点 ，往往只用一种算法来解决 问 题有一定 的局限性 ，所 以现在又有很多算法是将智能优 际工作 中去 ，已经有一些 国内外学者做 了一些有益的尝 试， 并收到了很好的效果 。
式计算机制 、易于与其 它仿生优化算法相融合 的特点 ， 加快 了进程过程 ，而且不 易陷入局部最优解 。个体之 间 通过不断进行信息交流和传递 ，有利于发现较好解 。单
个个体容易收敛于局部最优 ，多个个体通过合作 ，可很 快收敛于解空间的某一子集 ，有利于对解空间进一步搜
索 ，从 而发 现较 好 解 。
变异和选择等优化操作 ，由于不针对参数本身 ，从 而不
类 比生物 中的染色个体 ，通过选择 、交叉 、变异等遗传
算子来仿真生物的基本进化过程 ，利用适应度函数来表 示染色体所蕴涵问题解 的质量 的优劣 ，通过种群的不断 “ 更新换代” ，从而提高每代种群 的平均适应度 ，通过 适应度 函数引导种群 的进化方 向，并在此基础上 ，是得
应能力 。算法对初值无要求 ，对各参数 的选择也不很敏 感 。但该算 法仅仅 获取 的是系统 的满意解域 ，对 于精确
解 的获 取 还 需要 进 行 适 当 的改 进 ，所 以又 有一 些 改 进 的 算 法被 研究 出来 。 蚁 群 算 法 的 主 要 特点 是 具 有 发 现 较 好 解 的 能力 。 由
（ ）变异运算 ：将变异算子作用于群体 。这样群体 ５
Ｐ （） ｔ 经过选择、交叉 、变异运算之后就得到下一代群体
Ｐ （ ）； 什１
（ 三种算法都是从 由多个个体所组成 的初始种群 ２） 起始 的种群空 间中的迭代过程 ，其搜索 过程 的每一步利 用了种群 中各个体所提供的信息 ，这些 信息可 以避免一 些不必要搜索 的点或 区域 ，从而提高了搜索效率 ，也更
受 函数约束条件的限制。搜索过程从 问题解 的一个种 群 开始 ，而不是单个个体 ，具有天生的并行搜索特 陛，这 种做法使得参与操作的信 息量大 ，速度快 ，效果好 ，使 得整个优化过程容易跳 出局部最优 。
３２三种算法的比较分析 ．
３２１ 同点 ．． 相
最优个体所代表的问题解逼近问题的全局最优解 。 该算法的基本步骤如下：
往往能 自行或尾随其他鱼找到营养物质多 的地方 ，因而 鱼生存数 目最多 的地方一般就是本水域 中营养物质最多 的地方这一特点 ，构造人工鱼来模仿鱼群 的觅食 、聚群 及追尾行为，从而实现寻优。 蚁群算法圄 是受到对蚁群行为 的启发而提出的。通过 观察发现蚂蚁在运动过程中 ，能够在它所 经过 的路途中 留下一种 叫信息素的物质 ，并且蚂蚁在行动过程 中能够
大程度上避免了陷入局部极值。 （ ） ３ 三种算法的鲁棒性都较强 ，由于仿生优化算法 不依赖于优化 问题本身的严格数学性质和所求解本身 的
结 构 特 征 ，所 以在 求解 不 同 问题 时 ，只需 对 基本 算 法 模
群算法能够在较大空间 内搜索理想解的能力 ，由于采用
正反馈机制 ，收敛速度加快。但 当搜索空间较小时 ，难
参 考 文献
Ⅲ李晓磊， 邵之江＇ 钱积新． 一种基 于动物 自 治体 的寻优模式： 鱼群算
结论是遗传算法在解决Ｔ Ｐ ｓ 问题上具有较强寻找最优解的 想 ，易于陷人局部最优解 的特点 ，需要进行算法改进 ， 有 目的地对个体进行变异 。
表１ 三种算 法 目前 的研究 状况
能力 ，但简单遗传算法具有收敛速度慢 ，局部路径不理
是内在并行 的，即仿生优化算 法本身非常适合大规模并 行 ；二是演化计算 的内含并行性 ，这使得仿生计算能以
由大量蚂蚁组成的蚁群 的集体行为表现为一种信息的正 反馈现象 ，当某一路径上走过的蚂蚁越多 ，则后来者选 择该路径的概率就越大。 遗传算法的概念是由Ｈ ｌｎ 于１７年受生物进化论的 ｏａｄ ９３ ｌ 启发而提出的嘲 ，它是一种通过模拟生物界 自然选择和遗
替换公告板记录；
（ ） ５ 条件判断 ：判断公告板最优人工鱼状态连续不
目的 。该 算 法 具 有 良好 的 克服 局 部 极 值 取 得 全 局极 值 的
道 路 进行 聚集 ，这 条 道 路 上 的 信 息 素 的量 就会 增 多 。如
果在觅食 过程 中 ，蚂蚁发现不 同的路径的距离有远 、近
的 区别 ，则 蚂蚁 就 会 选 择 最 近 的路 径 进 行 觅食 ，并把 这
较少的计算获得较大的收益。 （ ） ５ 三种算法都很容易与多种启发式算法结合 ，以 改善算法的性能。
３２ ．２不 同 点 ．
人工鱼 群优化 算法具有 良好 的克服局 部极值 ，取 得全局极值 的能力 ，而且使用灵活 ，收敛速度快 。但是 用其解决离散优化问题时 ，该算法具有保持探索与开发
以搜索到满意解 ，而若要增大搜索空间以提高搜索到最
优解的概率 ，机器运算次数将迅速增多。喻镝等【 《 ８ 】 用 在
型稍加修改 ，便可以应用于其它问题。 （ ）三种算法都具有并行性 ，易于并行实现。仿生 ４ 优化算法 的并行性主要表现在两个方面 ：一是仿生计算
遗传算法求解Ｃ Ｓ 》中对Ｔ Ｐ ＴＰ Ｓ 问题进行的求解 中得 出的
个状态 ，形成新的鱼群，然后执行第 （ 步； ４）
（ ） ７ 终止条件判断 ：判断是否满足终止条件 ，若不
行进化 ，以适应环境的变化 ，产生最合适的个体 。
二 、
能满足终止条件 ，则转 向第 （ ） ，进行下一步鱼群优 ３ 步
化过程 ；若满足终止条件继续 以下步骤 ；
（ ）算 法结 束 ：当前公 告 板 中的记 录 即 为问题 的最 ８
在一片水域 中，鱼往往 能 自行或尾随其他鱼找到营
养 物 质 多 的地 方 ， 因而 鱼 生存 数 目最 多 的地 方 一 般 就 是
佳解 ，输 出公告板记录，算法终止。
２２ ．蚁群 算 法
本水域 中营养物质最多的地方 。人工鱼群算法就是根据 这一特点 ，构造人工鱼来模仿鱼群的觅食 、聚群及追尾
（） Ｉ 初始 化 ：设 置进 化代 数 计数 器 ） ，设 置最 大 迭
代数Ｔ ，随机生成Ｍ个 个 体作为初始群体Ｐ（ ）； ０
（） ２ 个体 ｉ价： 平 计算群 Ｐ（） ｔ 中各个个 置 直度 ；
（ ） １ 三种算法都是一类不确定的算法 ，它们的搜索
过程都具有非确定性 ，都是利用仿生理论的记 ｝ 乙 机制加强
变化或变化极少 的迭代次数是否 已达到预设 的连续不 变
化的最大值 ，若是执行下一步 ；否则执行第 （ ） ； ７ 步
（ ）随机 行 为 ：随机 选 择 当前公 告 板状 态 以外 的另 ６