群智能算法在连续域优化问题中的应用
第1章群体智能算法概述
第1章 群体智能算法概述1975年，美国Michigan大学的John Holland[1]教授发表了其开创性的著作《Adapatation in Natural and Artificail System》，在该著作中John Holland教授对智能系统及自然界中的自适应变化机制进行了详细阐述，并提出了计算机程序的自适应变化机制，该著作的发表被认为是群体智能（Swarm Intelligence）[2]算法的开山之作。
随后，John Holland和他的学生对该算法机制进行了推广，并正式将该算法命名为遗传算法（Gentic Algorithm，GA）[3]~[5]。
遗传算法的出现和成功，极大地鼓舞了广大研究工作者向大自然现象学习的热情。
经过多年的发展，已经诞生了大量的群体智能算法，包括：遗传算法、蚁群优化（Ant Colony Optimization，ACO）[6]~[7]算法、差异演化（Differential Evolution，DE）[8]~[12]算法、粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）[13]~[16]算法等。
随着群体智能算法在诸如机器学习、过程控制、经济预测、工程预测等领域取得了前所未有的成功，它已经引起了包括数学、物理学、计算机科学、社会科学、经济学及工程应用等领域的科学家们的极大兴趣。
目前关于群体智能计算的国际会议在全世界各地定期召开，各种关于信息技术或计算机技术的国际会议也都将智能进化技术作为主要研讨课题之一。
甚至有专家指出，群体智能计算技术、混沌分析技术、分形几何、神经网络等将会成为研究非线性现象和复杂系统的主要工具，也将会成为人们研究认知过程的主要方法和工具。
1.1 群体智能算法的特点1.1.1 智能性群体智能算法通过向大自然界中的某些生命现象或自然现象学习，实现对于问题的求解，这一类算法中包含了自然界生命现象所具有的自组织、自学习和自适应性等特性。
人工智能、数字化理论知识竞赛参考题库资料300题(含各题型)
人工智能、数字化理论知识竞赛参考题库及答案解析00题（含各题型）一、单选题1. 知识有一个逐步完善的过程。
0A、正确B、错误答案：A2. ()是从全称判断推导出单称判断的过程。
A、总结推理B、默认推理C、演绎推理D、归纳推理答案：C3. 群智能算法是基于（）对给定的目标寻找最优解的启发式搜索算法。
A、集合B、数组C、群体行为D、个体行为答案：C4. ()描述两个模糊集合中的元素之间的关联程度。
A、概率关系B、模糊关系C、线性关系D、包含关系答案：B5. 蚁群算法是一种应用千组合优化问题的启发式搜索方法。
0A、正确B、错误答案：A6. ()完成语音到文字的转换。
A、语音合成B、语音分析C、语音理解D、语音沪易lJ答案：D7. 只有能够完全实现机器学习的系统才称为学习系统。
0A、正确B、错误答案：B8. 电网一张图的定义是（）。
A、中低压配网地理接线图B、面向特定应用的专题图C、发输变配用融合一张网多时态图D、电网规划设计图答案：C9. 信息是用来消除随机不确定性的东西。
0A、正确B、错误答案：A0. 专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可以分为数据级、知i兄幸级和0。
A、仓库级B、专业级C、控制级D、理论级答案：C11. ()服务实现模型合规性检测和数据可用性检测，即模型数据是否遵循模型标准规范数据是否符合定义的数值格式或电网实际情况。
A、模型管理中心B、电网图形中心C、电网拓扑中心D、电网设备状态中心答案：A12. 数字经济是以（）为核心驱动力量A、智能技术B、物联网技术C、数字技术D、自动化技术答案：C13启发式搜索一般优千盲目搜索，可防皂求过多的甚至完整的启发式信息。
（）A、正确B、错误答案：B14. ()是事物规律的发现过程。
A、评价B、环境C、学习D、知识库答案：C15. 以下说法正确的是（）A、人工智能，英文缩写为IB、谷歌公司"A lphaGo"击败人类的围棋冠军是人工智能技术的一个完美表现C、人工智能属千自然科学、社会科学、技术科学交叉学科D、人工智能在计算机上实现时绝大多数采用传统的编程技术答案：C16. ()是状态空间搜索的一个基本算法。
机器人智能决策问题求解方法
机器人智能决策问题求解方法机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
随着人工智能技术的不断发展和应用，机器人可以在各行各业中承担重要的决策任务。
然而，机器人要具备智能决策能力，并解决实际问题，需要采用适当的方法。
本文将介绍几种机器人智能决策问题求解的方法。
一、传统算法方法传统算法方法是机器人智能决策的一种基本方法。
这种方法通过建立数学模型，应用相应的算法来解决问题。
常用的算法包括决策树方法、贝叶斯网络方法和线性规划方法等。
决策树方法基于树形结构，通过一系列的判断和决策来解决问题。
它可以根据特定的问题，建立起一颗决策树，通过判断不同的条件和属性，逐步选择最佳决策。
决策树方法适用于分类问题和一些简单的决策问题。
贝叶斯网络方法是一种基于概率统计的决策方法。
它通过建立概率模型，利用贝叶斯公式来对问题进行推理和决策。
贝叶斯网络方法适用于不确定性较大的问题，并能较好地处理复杂的决策情况。
线性规划方法是一种优化问题的数学建模方法。
它通过建立目标函数和约束条件，求解使目标函数达到最大或最小的最优解。
线性规划方法适用于线性问题，并具有较高的计算效率和可解释性。
二、启发式算法方法启发式算法方法是机器人智能决策问题求解的另一种常用方法。
这种方法通过模拟生物进化、蚁群行为等自然现象，设计出一些启发式规则和算法来求解问题。
常用的启发式算法包括遗传算法、粒子群优化算法和模拟退火算法等。
遗传算法是一种基于进化原理的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，从初始解中搜索出最优解。
遗传算法适用于问题空间大、解空间复杂的优化问题，并具有较强的全局搜索能力。
粒子群优化算法是一种模拟鸟群、鱼群等行为的优化算法。
它通过一系列粒子的位置和速度的迭代更新，来找到最优解。
粒子群优化算法适用于连续优化问题，并具有较快的收敛速度和较强的局部搜索能力。
模拟退火算法是一种模拟金属退火过程的优化算法。
它通过随机扰动和接受准则来避开局部最优解，以一定的概率跳到较差的解空间，在全局上搜索最优解。
群体智能优化算法的研究进展与展望
第３３卷第１期·１４·２００７年１月山西建筑ＳＨＡＮ）（ＩＡＲＣＨＩＴＢ叫腺ＥＶ０ｌ。
３３Ｎｏ，１Ｊａｆｌ．２００７文章编号：１００９—６８２５（２００７）０１一００１４—０３群体智能优化算法的研究进展与展望张统华鹿晓阳摘要：针对群体智能算法在结构优化设计领域中的应用，介绍了当前存在的一些群体智能算法，包括蚁群算法、鱼群算法和粒子群算法，阐述了其工作原理和特点，同时，对该算法在结构优化设计中的应用发展进行了展望。
关键词：群集智能，蚁群算法，鱼群算法，粒子群算法中图分类号：ＴＵ３１８．２文献标识码：Ａ引言群居昆虫涌现的群集智能正越来越受到人们的重视，一些启发于群居性生物的觅食、筑巢等行为而设计的优化算法吸引了大量的国内外学者的研究，成为解决传统结构优化问题的新方法［“。
所谓群集智能（ＳｗａⅡｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）指的是众多无智能的简单个体组成群体，通过相互间的简单合作表现出智能行为的特性。
自然界中动物、昆虫常以集体的力量进行觅食生存，单个个体所表现的行为是缺乏智能的，但由个体组成的群体则表现出了一种有效的复杂的智能行为。
群集智能可以在适当的进化机制在对这些资料进行充分调查分析之后，再结合自己学校的定位和目标进行土地征用初步规划，这个阶段同时考虑学校密度，为下一步的校园详细规划打好基础。
其次，在土地征用时，结合城市位置，本着少占良田，避开生态敏感区、兼顾到交通的便利，考虑城市地域发展方向的原则，征用那些生态不良，土地效益不高地段，如山坡地、沼泽地等。
这样既可减少土地的征用费，也可为校园以后的自然景观建设创造条件，同时校园建成以后，校园本身就又可以成为区域景观的一个组成部分。
最后，在校园规划中，要进行功能整合，模糊功能界限。
过于明确的功能划分，导致的结果往往是不方便使用，给学生和教工带来学习生活上的不便。
目前，校园的规划基本是按照教学实验区、行政办公区、图书阅览、活动、教工生活、学生生活、绿地区进行功能分区和组合。
群体智能优化算法-萤火虫群算法
第七章萤火虫群优化算法7.1介绍萤火虫（Glowworms）是一群能发光的昆虫，也被称为闪电虫，它们使用一种叫做生物发光（bioluminescence）的过程来发光。
然而，已经发现了许多具有类似发光行为的生物，如水母、某些细菌、原生动物、水生动物等，事实上，大约80%到90%的海洋生物是由发光生物组成的。
萤火虫流行的原因是它们很容易被发现且数量巨大。
看到萤火虫在夏夜忽明忽暗地眨眼，要比看到它们的群体行为容易得多，大量的萤火虫聚集在一起形成一个群体，同时发出闪光，在目睹了这些美丽的景象之后，人们不禁想知道萤火虫这种发光和聚集行为的“原理”和“原因”。
这种发光行为的原因是为了吸引它们不知情的猎物进入陷阱，并吸引配偶进行繁殖。
在繁殖过程中，既可以观察到个体的求偶也可以观察到群体的交配。
萤火虫的生命周期从卵开始，然后从卵变成蛹，蛹变成幼虫，幼虫变成成虫，萤火虫只需要几周的时间就可以成年，因此，以保留物种为目标，寻找交配对象进行繁殖是当务之急。
7.1.1闪光模式随着进化，萤火虫已经进化到可以通过多种方式控制光的发射，从而产生不同的交配信号。
它们通过改变如下参数来产生不同的信号：•发光的颜色；•发光的亮度；•雄性闪光和雌性闪光-相位差；•每次闪光持续时间；•每周期闪光次数；•闪光时间；•连续发光或闪光脉冲序列。
Kaipa和Ghose (2017)用不同的例子来描述这些闪光模式，例如使用Lampyrus萤火虫，一种在欧洲常见的萤火虫，只有雌性才有发光的能力。
她在草地上扭动着身体，把光线从一个方向扫到另一个方向，以吸引四处游荡的雄性萤火虫的注意。
对于Lamprophorustenebrosus萤火虫，雄性和雌性都具有发光能力，但雌性没有翅膀，其类似于Lampyrus，利用光线吸引配偶。
在一些物种中，雌性使用不同的模式，如长闪光发光，在间隔时间内并不完全熄灭。
当雄性在10英尺远的地方能感觉到这种模式时，它们就会飞向雌性。
第六章群智能算法
第六章群智能算法群智能算法（Swarm Intelligence，SI）是一种受自然界生物群体行为启发的计算模型和算法。
它模拟了蚂蚁、鸟群、鱼群等群体行为，通过群体中个体之间的相互作用和信息共享来解决复杂的优化问题。
群智能算法的核心思想是通过模拟群体中个体的信息交流和协作来找到最优解。
这种群体智能的优势在于它能够在没有集中控制或全局信息的情况下，通过简单的局部规则来产生复杂的群体行为。
这种分布式、自组织的方式非常适合解决大规模和高维的优化问题。
最典型的群智能算法包括蚁群算法、粒子群优化算法和鱼群算法。
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）模拟了蚂蚁在食物过程中的行为，通过蚂蚁之间的信息沟通和信息素释放来寻找最短路径。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）模拟了鸟群或鱼群中个体的协作和信息共享，通过更新个体的位置和速度来最优解。
鱼群算法（Fish School Search，FSS）则模拟了鱼群中个体的觅食行为，通过觅食和逃避行为来寻找最优解。
群智能算法与传统的优化算法相比具有以下优势。
首先，群智能算法具有高度的并行性和分布性。
每个个体都可以独立地进行计算和，不同个体之间的信息交流和协作能够大大提高算法的效率。
其次，群智能算法具有自适应性和鲁棒性。
群体中的个体可以根据环境变化和任务需求进行自主调整和适应，从而能够应对复杂的问题和多样化的场景。
此外，群智能算法还具有较好的全局能力和局部优化能力。
通过个体之间的信息共享和协作，算法能够在全局范围内最优解，并通过局部策略进行优化。
然而，群智能算法也存在一些挑战和限制。
首先，算法参数的选择和调整比较困难。
不同问题和场景下，参数设置可能需要调整，否则算法的性能会受到影响。
其次，算法的收敛性和鲁棒性可能存在问题。
由于算法本身的随机性和分布式性质，算法的结果可能会受到初值和初始条件的影响，从而导致结果的不稳定性。
《智能算法及应用》课件
02 常见智能算法介绍
遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过 模拟基因遗传和自然选择的过程来寻找最优解。
它通过编码问题解空间为二进制或实数串，然后根据 适应度函数对解进行评估，通过选择、交叉、变异等
操作不断迭代，最终得到最优解。
遗传算法具有全局搜索能力强、可扩展性强等优点， 广泛应用于函数优化、机器学习、数据挖掘等领域。
03
模拟退火算法适用于解决组合优化问题、调度问题 等领域。
粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种基于群 体行为的优化算法，通过模拟 鸟群、鱼群等生物群体的行为
来进行优化。
该算法通过粒子间的相互协 作和信息共享来寻找最优解 ，具有简单易实现、并行性
强等优点。
粒子群优化算法广泛应用于函 数优化、神经网络训练等领域
智能算法的应用领域
总结词
智能算法广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言 处理等领域。
详细描述
智能算法在许多领域都有广泛的应用，包括语音识别、 图像识别、自然语言处理、推荐系统、游戏AI等。例如 ，在语音识别领域，智能算法可以通过分析语音信号， 将其转化为文字信息，从而实现语音转文字、语音搜索 等功能。在图像识别领域，智能算法可以通过分析图像 特征，实现图像分类、目标检测、人脸识别等功能。在 自然语言处理领域，智能算法可以处理自然语言文本， 实现文本分类、情感分析、机器翻译等功能。
组合优化问题
01
总结词
解决离散问题的最优解
02 03
详细描述
组合优化问题是指离散问题的最优解，如旅行商问题、背 包问题等。这类问题通常具有NP难的特点，使用传统的 方法难以求解。智能算法如蚁群算法、模拟退火算法等可 以用于解决这类问题，通过模拟自然界的某些现象来寻找 最优解。
群智能算法在电力系统无功优化中的应用
群智 能方法往往 能够 比传统优 化方法 更快地发 １１ 蚁 群优 化算 法 ．
无智能或简单智能的主体通过某种形式的聚集协同 和 Ｄ ｒ ｏ等人 ｌ９ 年提 出的一种模拟 自然界蚁 ｏｉ ｇ ９１ 而表现出智能行为的特性。 群 行 为 的模 拟进 化算法 Ｈ。 】
与大 多数 优化算 法 不 同， 智 能算法 依靠 的是 群
一
种最 好 的方法 ，因此 ，寻 找计算 速度 快 、优 化性 群优化 算法 、 子群 优化算 法 、人工 鱼群算 法在 电 粒
能好的方法就具有重要的意义 。 现复杂优化 问题 的最优解 。所谓群智能 “ 就是：
力系统 无 功优化 问题 中的应用 。 蚁 群算法 （ ｔ ｏｏ ｙａｇ ｒｈ 是 由 Ｃ ｌｒｉ Ａｎ ｌｎ ｌｏｉ ｍ） ｃ ｔ ｏｏｎ
质 的并行 算法 ，个 体 间不断进 行信 息 交流 与传递 ，
验证， 使配 电网的有功网损 由６ ６２ ６ Ｗ 降到了 ５． ７ｋ
有利 于发现 较好解 ，不易于 陷入局 部最优 解 ，在求 ６ ００ ８ｋ 。但 是此方 法更 适用 于 已知 补偿 地 点 ０ ．４ Ｗ 解复杂优化 问题特 别是离散优 化 问题方面 已经显示 和设备 投切 次数 的系统 ，有 一定 的局 限性 。 出了优 势 ，具 有 较 强 的鲁 棒 性和 搜 索较 好 解 的 能
群 智能算法在 电力系统无功优 化 中的应用
盛 四清 ，李 婧 田文树 ，
（． １ 华北 电力大学 电气与 电子工程学院，河北 保定 ０ １０ ；２ ７ ０ ３ ．河北省无极县供 电局 ，河北 无极 ０２ ６ ） ５ ４ ０
摘要 ：总结 了群 智能算法在 电力系统无功运行优化 问题 中的应用现状 ，指 出了各种典型算法在解决此类问 题 时的优、缺 点，并提 出了相应 的改进建议 。 关键词 ：无功优化；群智能算法；蚁群优化算法；粒子群优化算法；人工鱼群 算法
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
群智能算法在连续域优化问题中的应用
作者：邱友利
来源：《电脑知识与技术》2020年第30期
摘要：群智能优化算法主要模拟了昆虫、兽群、鸟群和鱼群等群体行为，一般用于求解最
优化问题。蚁群算法和粒子群算法是群智能理论研究领域两种主要算法。本文在讨论蚁群算法
和粒子群算法原理的基础上，将其应用于连续域寻优问题的求解。通过仿真实验，实现了这两
个算法在连续域优化中的应用，验证了各算法在连续域优化问题下的可行性、可靠性和高效性
特点。
关键词：群智能;粒子群算法;蚁群算法;连续域优化
中图分类号：TP311 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）30-0189-02
群智能算法（Swarm Intelligence）主要是模拟动物的群体行为，按照群体合作的方式寻找
食物，群体的每个成员通过自身的经验和整个群体成员的经验进行学习，相应地改变搜寻食物
的方向。蚁群算法和粒子群算法就是一种模拟生物群体智慧的计算智能算法，是一种仿生的、
随机的概率搜索群智能算法。本文先通过分析蚁群算法和粒子群算法的算法原理，讲述算法过
程实现思路。再通过对优化评估函数求解的仿真实验，验证各算法在连续域优化问题下的可行
性、可靠性和高效性特点。
1 蚁群算法和粒子群算法
1.1 蚁群算法
蚁群算法（Ant Colony Algorithm）是1992年Marco Dorigo在他的博士论文中提出的，其
灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。基本思路为：将整个群体的蚂蚁行走的路
径作为待优化问题的解空间，在该解空间内比较路径较短的蚂蚁，并让行走路径较短的蚂蚁释
放较多的信息素量，同时蚂蚁将会把信息素量较多的路径作为下一次行走路径，而随着时间的
推进，较短路径上信息素浓度逐渐升高，那么整个蚂蚁都会在正反馈的作用下集中到最佳的路
径上，此时最佳路径便是解空间的最优解[1]。
蚁群优化算法中，根据伪随机比例规则选择城市j作为下一个访问的城市，公式如下[3]：
1.2 粒子群算法
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是1995年由J. Kennedy和R. C. Eberhart
提出的一种新的进化算法。POS算法先是初始化一群随机解，通过多次迭代来寻找最优解，这
种算法相对实现容易、收敛快、精度高等优点引起了学术界的重视[2]。其求解过程如下：
a） 每个粒子用如下公式更新自己的下一个速度：
b） 每个粒子用如下公式更新自己的下一个位置：[present[]=present[]+v[]]
其中：v[]表示粒子速度，w为特定的惯性权重。c1和c2为学习因子，通常c1=c2=2。
rand（）是一个介于0和1之间的随机值，present[]表示粒子位置。pbest[]为粒子历史最优位
置，即个体极值，gbest[]为整个粒子群中历史最优位置，即整体极值。
2 连续域优化问题评估函数
2.1 连续域优化求解的问题
最早提出的蚁群算法是为了求解与旅行商问题类型的离散型问题，也可将其应用于连续域
优化问题求解。本文使用这两种算法对优化评估函数进行求解，函数为：
该函数是二维的复杂函数，并且具有震荡的形态，不易找到全局最优解。仿真是在0—20
的连续域中，解决这类优化问题的优化方法大都基于梯度信息的数学求解，并且必须要求目标
函数连续且可微。
2.2 蚁群算法连续域求解应用
将问题的连续搜索空间的每一个维度进行离散化就能将它用于连续域的优化问题上。
首先，使用蚁群算法对连续域进行求解问题之前，我们需要试图最小化n维问题f（x）。
其中[x=[x1，x2，…，xn]]，并且[xi∈[xi，min，xi，max]]，[xi，min=bi1
域在[bij]和[bi，j+1]之间，标准蚂蚁系统算法就更新那个区间的信息素：如果[xi∈[bij，bi，
j+1]]，则[τij←τij +Q/f（x）]，其中，Q是标准蚂蚁系统的沉积常数[4]。
对优化评估函数求解的Matlab仿真结果如图1和图2所示。
根据信息素的量构造新的解，同时每个域信息素跟着指定的挥发系数达到挥发效果。含有
大量信息素的域，候选解落在这个区间的概率就大。
2.3 粒子群算法连续域求解应用
利用粒子群算法在Matlab中实现对优化评估函数求解仿真结果如图2和图3所示：首
先，粒子会记住过去最好位置，为了回到那个位置它会更新改变速度。其次，个体也知道其群
体内最后的位置，进而影响粒子速度更新。
综上，对优化评估函数分别使用蚁群算法和粒子群算法进行了仿真实验后得到，蚁群算法
采用正反馈机制，每个个体只能感知局部信息，不能直接利用全局信息。在解决连续域问题时
计算和搜索时间较长，且易陷入局部最优的现象。而粒子群算法可以通过当前搜索到的最优解
进行群体共享，在很大程度上是解决了求解问题时陷入局部最优的问题。
3 總结
群智能算法在解决复杂优化问题方面已经展现出巨大的发展潜力。其中，蚁群算法对其每
一维度都采用离散问题域的方式，是将其运用到连续域优化问题上最简单的方式。粒子群算法
的基本思路在于生物体倾向于重复过去成功的策略，它包括生物体本身使用过的有利的策略，
也包括在观察到的有利的策略。当粒子群优化的个体在搜索空间中移动时，因为存在某种惯
性，因而它易保持自己的速度。对于蚁群算法更严谨的方式是用核构造由信息素的量所表示的
离散概率密度函数的连续近似。而对于粒子群算法的组合优化，粒子群优化有几种不同的扩展
方式。目前的研究方向是使用多个交互群，从粒子群算法中除去随机性。使用动态和自适应拓
扑，探索初始化的策略，以及粒子群优化参数的在线自适应。
参考文献：
[1] 耿振余.软计算方法及其军事应用[M].北京：国防工业出版社，2015.
[2] 张倩.粒子群算法的一种改进算法[J].大理大学学报，2019：2096-2266.
[3] 杨康，游晓明，刘升.引入熵的自适应双种群蚁群算法[J].计算机工程与应用，2019，55
（19）：66-73.
[4] 赵云涛，王京，荆丰伟.用于连续域优化的蚁群算法及其收敛性研究[J].系统仿真学报，
2008，20（15）：4021-4024.
【通联编辑：李雅琪】