专家系统辅助的多Agent蚁群算法研究
基于多Agent结构的自适应蚁群优化聚类算法
张惟皎 刘春煌 （铁道科学研究院电子计算技术研究所， 北京 %"""K% ）
R,5@3H： QD@:4ST"0U8@D==$C=5$C:
摘 要 该文在分析蚁群优化算法多 F46:2 结构的基础上， 提出了一种新的自适应蚁群优化聚类算法。算法的多 F46:2
这些部件分层组织， 每一层都包含一个或多个 &0+’(。 同一层次 采取相同的搜索机制求解； 不 同 层 次 的 &1 的 &0+’( 结 构 相 同 ， 交换结果和信息共同求解。具体来说： 0+’( 互相通信， 第"层 （5" ） 的 &0+’(6 是 解 构 造 &0+’(6， 即利用信息素 （% ） 痕迹和启发信息来构造初始解， 一般采用随机初始化、 贪心构 造或基于概率的求解策略。 第 " 层为第 % 层 （5% ） 提供一个或一 组可行解。 第%层 （5% ） （! ） &0+’(6 的任务是对第 " 层提供的可行解进 （如局部搜索等） ， 利 行改进。 5% 的 &0+’(6 一般会采取某种机制 用短期记忆加强搜索或避免陷入局部最优。 5% 输出为改进 后 的解， 作为第 ! 层的输入。 （2 ） 第!层 （5! ） 的 &0+’(6 保留 5% 得到的当 前 最 优 解 并 且
分层结构为 >" 层 @46:2 构造解， >% 层 @46:2 改进可行解， >! 层 @46:2 更新信息素，更新后的信息素矩阵为下一轮解的构 造提供反馈信息。算法选取变异概率 + 及信息素残留度 " 作为自适应参数， 在演化过程中进行自动调节， 较好地解决了 加速收敛和停滞早熟的矛盾。实验结果验证了算法的有效性， 该算法的聚类效果和运行效率优于 VF 和 NF 两种演化聚 类算法。 关键词 蚁群优化算法 聚类 多 F46:2 演化计算 文献标识码 F 中图分类号 M+/"%
供应链管理中基于蚁群算法的多Agent合作
１ 基 于 蚁 群算 法 的 多 Ａｇ ｎ ｅ ｔ系统
Ａｇ ｎ 是一 种计 算 实体 ， ｅｔ 它驻 留在 某一 环境 下 ， 能持 续 自主地 发挥 作 用 ， 有 自治性 、 应性 、 会性 、 具 反 社
主动性 等特 征 。在 多 Ａｇ ｎ 环境 中 ， ｇ ｎ 不 仅要具 有 个体 智 能性 ， 要 具有 自主的 群体交 互 能力 。思维 ｅｔ Ａ ｅｔ 还
维普资讯
第 ２ ６卷
第 １ 期
广 西师 范 大学 学报 ： 自然 科 学版
Ｊｕ ｎ ｌ ｆ ａ ｇ ｉ ｒ ｌ ｉ ｒｉ Ｎａｕａ ＳｉｎｅＥ ｉｏ ｏ ｒａ ｎ ｘ Ｎｏｍａ Ｕｎｖ ｓ ｙ： ｔｒｌ ｃｅ ｃ ｄｔ ｎ ｏ Ｇｕ ｅ ｔ ｉ
供 应链管 理 （ｕ ｐｙｃ ａｎ ｍａ ａ ｅ ｎ ，Ｃ ） 指 对 以一 个企 业 为核 心对 象 而形 成 的物 资服 务 。 目 ｓ ｐ ｌ ｈ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔＳ Ｍ 是
前 主要 方法 还是 集 中式 供 应链 管理 方 式 ， 采用 整 数规 划 或者 混 合式 整数 规 划建 立 和求 解 供 应链 中各个 企 业之 间对 各种 资 源之 间的调 配管 理 。 这种 方式 忽 略 了供应链 中各个 部分 之 间的 自主性 和智 能性 ， 对集 中 针 式供 应链 管理 存在 的这 些 问题 ， 人们 提 出了分 散式 控 制 思想 ， 散式 控制 强 调供 应链 中各 个 实体之 间的 自 分
出了一种 模拟 自然 界蚁 群行 为 的模拟 进化 算 法［ 这 种算法 具 有分 布计 算 、 。 信息 正反馈 和 启发式 搜 索 的特
征 ， 一种 新 型的 启发式 优化 算 法 。 群算 法 在求解 多种组 合优 化 问题 中获得 了广泛 的应 用 ， 调度 、 次 是 蚁 如 二
基于蚁群算法的多Agent任务分配
ｒ ｔ （ ＋ ）一 （ １一 ． ０ ）・ｒ （ ） △ｒ （ ） ＋ ￡
间是通 过一 种称 之 为外 激 素 的物 质 进 行 信 息 传 递 ，
从 而能 相互 协作 ， 完成 复杂 的任 务． 蚂蚁 在运 动过 程 中， 能够 在它所 经 过 的路径 上 留下该 物质 ， 且蚂 蚁 而 在 运动 过程 中能 够感 知 这 种 物 质 的存 在及 其 强 度 ， 并 以此 指导 自己的运 动 方 向， 蚁 倾 向于 朝 着 该 物 蚂 质强 度 高的方 向移 动． 因此 ， 由大 量蚂 蚁组 成 的蚁群
个 任务 集 ｔ ｛ ， ， ， ， 个 Ａｇ ｎ 集 合 Ｐ 一 一 １ ２ … ｍ｝ 一 ｅｔ ｛ ， ， ， ） 即某 问题被 分解成 ｍ个 任务 ， １ ２… ｎ ， 共有 ｎ 个
这一类典型的组合优化 问题． 究表 明， 求解复 杂优化 问 研 在 题 方 面 该 算 法 具 有 一 定 的 优 越 性 ． 先 建 立 了任 务 分 配 的 数 首
一
备等） 来合 理分配任务 ， 以期获得最优 的组合．
在 ＭＡＳ中 ， 务分配存 在 以下特 殊性 ： 任 （） １ 任务 类 型为动 态感 知任务 ， 即在 任务 执行 的
１ ｚ ， ０ １ 策变量 ． 立 的 目标 函数如下 所 ； 是 决 建
：
不
过 程 中发现新 的任 务 ， 因此 任 务 分 配应 该 是 一 种 动
任务分配问题是影响多 Ａ ｅｔ ｇ ｎ 系统 （ Ｓ 性能 的 ＭＡ ）
Ｃ 一０ｔ ｉ ０ ＋叫∑ ｊ １
ｋ一 １
关键 问题 ， Ｓ的任务分配 问题是指在分布式计 算环 ＭＡ
境下 ， 有限的 时间内如何 最有效地 利用 资源 （ 材料 、 设
蚁群算法的
蚁群算法的
蚁群算法是近几十年来智能计算领域中新兴的最重要的优化技
术之一，它被认为是能够模拟蚂蚁群体寻找最优解的算法，已经被广泛应用于工程中，包括机器的设计、航运系统的优化，和物流系统的规划等等代表众多应用。
蚁群算法是模拟蚂蚁群体搜索食物的行为，从而求解一个待求解的问题的优化技术，早在1995年的时候就已经被提出，在大规模问题下有很好的搜索性能。
蚁群算法通过模拟蚁群通过特定路径来搜索资源来求解优化问题，模拟理论上这是一个有效的优化算法，可以帮助系统找到最优解并获得最大回报。
蚁群算法的工作原理是通过模拟蚁群通过特定路径来搜索资源，每只蚂蚁经过一条路径时，就会根据路径的特性来选择继续前进的方向，而其他的蚂蚁也会根据当前的状态来决定自己前进的路径，从而形成一种合作的局部路径，一旦有蚂蚁发现有较好的路径就会被其他蚂蚁模仿，最终有效地把所有蚂蚁引导到最优解。
蚁群算法具有几个显著的优点，首先它所耗费的计算资源要比其他算法少得多，其次它的实施简单，能够快速的数据搜索，并且运行简单，容易理解，最后，它可以自我改进，也就是说，它能够实时地进行调整，以适应变化的环境。
虽然蚁群算法有许多优点，但它也有一些限制，首先，蚁群算法对全局最优解的搜索能力有限，其次，它容易陷入局部最优点，最后，它也存在一定的调参不利，对于参数的调整可能会导致算法效率的降
低。
总结而言，蚁群算法是一种有效的优化技术，使用它可以快速有效的搜索解决问题，在几乎所有的行业中都能取得较好的效果。
然而，它也需要注意参数的调整，以及全局最优解的搜索能力，才能发挥出最大的效力。
多目标优化中基于多策略蚁群算法的研究
多目标优化中基于多策略蚁群算法的研究随着现代科技不断发展，人们对于优化问题的解决方案越来越重视。
优化问题是现代科学、工程等领域中一个重要的研究方向，其目的在于找到最优的解决方案。
然而，现实问题的复杂性往往导致解决方案不止一个，并且在权衡多重限制的情况下产生的多个解决方案并不一定相同。
这就需要多目标优化的方法来解决这样的问题，而蚁群算法是多目标优化问题中的重要算法之一。
蚁群算法最初是基于实际观察到的蚂蚁生物行为而生的，该算法模仿了蚂蚁在食物寻求中的集群行为，并通过模拟这种行为来寻找问题的解决方案。
在蚁群算法中，虚拟的"蚂蚁"会在解决方案空间中搜索并不断交流，通过信息素感知和沉淀来更新搜索路径，最终找到最优解。
然而，传统的蚁群算法并不能适用于多目标优化问题。
多目标优化问题的特点往往是相互矛盾的多个目标函数，如在设计一款汽车时，一方面要追求高速度和性能，但是另一方面还要兼顾低燃料消耗和环保减排。
针对这样的情况，我们需要一种新的蚁群算法模型——基于多策略蚁群算法。
多策略蚁群算法结合了传统的蚁群算法和多策略决策的方法，通过在搜索过程中使用多个策略来解决多目标优化问题。
具体来说，多策略蚁群算法会在搜索过程中更新和选择相应的策略方案，而不是一味地选择单一策略运算。
这种方法能够让解决方案更加均衡和多样，更加符合多目标优化问题的特点。
多策略蚁群算法中的策略有很多种，比如多目标参数控制策略、快速非支配排序策略、最短路径选择策略、局部搜索策略等。
不同的策略针对不同的多目标优化问题具有不同的优缺点，使用多个策略进行比较和综合能够得到更优解。
例如，在汽车设计问题中，对于速度和性能这两个目标函数，可以使用多目标参数控制策略和最短路径选择策略来解决，通过控制和更新参数，同时指导路径的选择能够找到相对更优的设计方案。
总的来说，基于多策略蚁群算法的多目标优化方法是一种有效的解决方案，能够满足多目标优化问题的特点，使得解决方案更加稳定和多样。
专家系统辅助的多Agent蚁群算法研究
多研究者提出了大量算法 ， 如生物遗传算法［ 、 于现场 总 １基 ］ 线的多 Ａｇｎ 车间动态调 度算法［ 等 。文献Ｅ ３针对制造 ｅｔ ！ ＝ ］ ３
系统中的动态 调度提 供 了一种新 方法 ： 于多 Ａ ｅ ｔ 基 ｇ ｎ 的蚁 群算法 ， 具有 良好的有效性 和可行性 。蚁群算 法（ ｔ ｏ— Ａｎ ｌ Ｃ
摘
要 ： 文提 出了一种使 用专 家系统辅助的 多 Ａｇｎ 蚁群算法 ， 算法使 用专 家 系统 来辅助 蚂蚁 寻找可行路径 ， 本 ｅｔ 该 更
好地适应 了具有动态复 杂约 束的生产调 度 问题 。它采用 Ｊ ： ｓ Ｅ Ｓ专家 系统 外壳 、ＡＤ Ｊ Ｅ多 Ａｇｎ 平 台构建 系统 ， 大规模 定 ｅｔ 对
林 杰。 陆耀华
ＬＩ Ｊｅ ＬＵ ｏｈ ａ Ｎ ｉ， Ｙａ －ｕ
（ 同济 大 学 经 济 与 管 理 学 院 。 海 ２ ０ ９ ） 上 ０ ０ ２ （ｃｏｌ ｆ ｃｎｍｙａ ｄＭａ ａｅ ｎ 。ｏｇｉ ｎｖｒ ｔ。ｈ ｎ ｈｉ ０ ０ ２ Ｃ ｉａ ｓｈ ｏ ｏ ｏ ｏ ｎ ｎｇｍｅ ｔ ｎｊ Ｕ ｉ ｓ ｙＳ ａ ｇａ ２ ０ ９ ，ｈｎ ） Ｅ Ｔ ｅｉ
文 章 编 号 ：０ ７１ｏ （ ｏ ７ ｏ —０ ７０ １０—３ ｘ ２ｏ ） ６０ ４ —４
专家系统辅 助 的多 Ａｇ ｎ 蚁群算法研究 ｅｔ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｎ ＥＳ— ｄ ｄ Ｍ ｕｌｉＡｇ ｎ ｓａ ｃ ｎａ — Ａｉ ｅ ｔ— ｅ ｔ — ＡｎｔＣｏ ｏ ｇ ｒ ｍ ｌ ｎｙ Ａｌ ｏ ｉｈ ｔ
ｉ ｔ ｅ ｕｌｓａｓ ｓｅ ｕ ｉｇＪ Ｓ ｎ ＡＤＥ Ｏｃ ｎ ｉ ｔｉ ｌｏ ｉ ｍ ｐ ｌ ｄｉ ｓ ｕ ｔｍｉａｉｎ ｓ ｐ ｌ ｈ ｉ ｃ ｅ ｕ ｔ ｈ ｎｂ ｉ ｙ ｔｍ ｓｎ Ｅ Ｓ ａ ｄＪ ｄ ｔ ｏ ｆｒ ｈｓａｇ ｒｔ ａ ｐｉ ａｍａ ｓｃ ｓｏ ｚ ｔ ｕ ｐｙｃ ａｎ ｓｈ ｄ — ｍ ｈ ｅ ｎ ｏ
蚁群算法——精选推荐
蚁群算法同进化算法（进化算法是受⽣物进化机制启发⽽产⽣的⼀系列算法）和⼈⼯神经⽹络算法（神经⽹络是从信息处理⾓度对⼈脑的神经元⽹络系统进⾏了模拟的相关算法）⼀样，群智能优化算法也属于⼀种⽣物启发式⽅法，它们三者可以称为是⼈⼯智能领域的三驾马车（实际上除了上述三种算法还有⼀些智能算法应⽤也很⼴泛，⽐如模拟⾦属物质热⼒学退⽕过程的模拟退⽕算法（Simulated Algorithm,简称SA），模拟⼈体免疫系统在抗原刺激下产⽣抗体过程的⼈⼯免疫系统算法（Artificial Immune System,简称AIS）等，但是相对三者⽽⾔，模拟退⽕算法和⼈⼯免疫系统算法已逐渐处于低潮期）。
群智能优化算法主要是模拟了昆⾍，兽群、鸟群和鱼群的群集⾏为，这些群体按照⼀种合作的⽅式寻找⾷物，群体中的每个成员通过学习它⾃⾝的经验和其他成员的经验来不断地改变搜索的⽅向。
群体智能优化算法的突出特点就是利⽤了种群的群体智慧进⾏协同搜索，从⽽在解空间内找到最优解。
常见的群体智能优化算法主要有如下⼏类：蚁群算法（Ant Colony Optimizatio,简称ACO）【1992年提出】；粒⼦群优化算法（Particle Swarm Optimization,简称PSO）【1995年提出】菌群优化算法（Bacterial Foraging Optimization，简称BFO）【2002年提出】蛙跳算法（Shuffled Frog Leading Algorithm,简称SFLA）【2003年提出】⼈⼯蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm,简称ABC）【2005年提出】除了上述⼏种常见的群体智能算法以外，还有⼀些并不是⼴泛应⽤的群体智能算法，⽐如萤⽕⾍算法，布⾕鸟算法，蝙蝠算法以及磷虾群算法等等。
蚁群算法蚂蚁寻找⾷物的过程单只蚂蚁的⾏为及其简单，⾏为数量在10种以内，但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨⼤的智慧，这离不开它们信息传递的⽅式———信息素。
昆虫群体行为学中的蚁群算法
昆虫群体行为学中的蚁群算法随着社会的发展和科技的不断进步，人们日常的各种活动都离不开计算机和信息技术的支持，人工智能、机器学习已经成为重要的研究领域。
而昆虫群体行为学中的蚁群算法也成为了这个领域中的热门算法之一。
本文将结合案例深入剖析蚁群算法的工作原理及其应用。
一、蚁群算法概述蚁群算法，又称蚁群优化算法，是一种基于群体智能的优化算法，源于自然界中蚂蚁生活方式的模拟。
自然界中蚂蚁以信息的方式寻找到食物和家，形成了一套完整的优化流程。
在这个过程中，蚂蚁会不断地散发信息素，当有蚂蚁发现了食物或者家后，会回到巢穴，散发出一种信息素，可以引起其他蚂蚁的注意。
一段时间过后，信息素会消失，这样就可以避免信息过时。
蚂蚁就利用这样的方式，在一片茫茫草地中快速找到食物和家。
而蚁群算法就是对这种生物的生命周期进行了模拟。
蚁群算法主要基于以下两大原理：正反馈和负反馈。
正反馈指的是蚂蚁在寻找食物和家的过程中，距离食物和家越近，越有可能被其他蚂蚁选择。
因此，经过一段时间的搜寻，食物或家附近的信息素浓度就会越来越高，吸引越来越多的蚂蚁。
负反馈指的是信息素的挥发时间有限，如果蚂蚁在搜寻过程中进入了死路，无法找到食物或家，很快就会失去它们的踪迹，寻找其它的目标。
二、蚁群算法的原理蚁群算法是一种基于贪心策略和启发式搜索的算法。
贪心策略是指在局部最优解的情况下选择全局最优解。
而启发式搜索则是通过评估函数进行深度优先或广度优先的搜索。
蚁群算法将这两种方法相结合，将其运用到求解优化问题的任务中。
在蚁群算法中，人们把寻优问题抽象成一个图论问题，称之为图。
设有m个蚂蚁在图中寻找最短路径，并假设每个蚂蚁可以移动的来源于强化自身链接的信息素来对图进行搜索，并通过蚁群算法来不断优化搜索的结果。
蚁群算法的核心在于挥发函数（Evaporation Rate）和信息素覆盖（Pheromone Coverage），通过这两个函数控制信息素在搜索过程中的流动和新建，在搜索过程中提高发现最优解的概率。
蚁群算法及其连续优化算法初析
蚁群算法及其连续优化算法初析蚁群算法是一种采用自然界中的蚂蚁群搜索最优解的技术，它可以有效地解决复杂的寻优问题。
该算法模拟蚁群在搜寻食物的过程，由此具有自我组织和自我激励能力，并且趋向于收敛到最优解。
蚁群算法是一种启发式搜索算法，通过观察现象联想结果，把它应用到很多优化问题，被称为解决复杂优化问题的一种强有力的工具。
蚁群算法也被称为微弱目标搜索算法，通常指粒子群算法（PSO），它是一种基于群智能（swam intelligence）的一类事件驱动方法，通过微量的调节迭代搜索优化求解问题。
该算法具有可拓展性、快速搜索效率、相较复杂模型可计算性等优势，算法建立非线性各向同性的最优搜索方法，加速优化求解过程。
蚁群算法的主要思想是从现有的解空间中概率性地搜索出一系列具有算法收敛的有效解决方案，同时具有快速的求解能力以及良好的收敛性能。
该算法的基本思想是利用一群蚂蚁建立最优寻优路径，它们在搜索时受到启发因子和个体影响，并采用概率性及随机性突发性现象，这就带来了蚁群算法的突出优势。
蚁群算法连续优化算法是蚁群算法的一种变形，它主要用于解决最优化问题，能够有效地求解含有非线性和多峰约束的优化问题。
与传统的蚁群算法不同，蚁群连续优化算法的核心思想是建立一个更新的连续优化器，用来代替蚁群算法中的随机搜索机制。
它通过将每只蚂蚁的位置和速度组合在一起，建立出一个鲁棒性更强的连续优化器，从而启发出更有效的策略。
蚁群算法及其连续优化算法具有广阔的应用前景，可以广泛用于约束优化、多目标优化、复杂布局优化等问题的求解。
它能够帮助用户更快地找到优化解，减少计算成本，提高优化效率，并且易于实现。
蚁群算法及其连续优化算法仍在不断发展，为我们探索解决更复杂优化问题提供了更多可能性。
总之，蚁群算法及其连续优化算法具有收敛性、可拓展性和具有快速搜索效率的特点，可以为我们提供更高效更准确的优化求解。
其可以广泛应用于复杂优化求解领域，成为解决复杂社会问题的有用工具。
蚁群优化算法技术介绍
目录
• 蚁群优化算法概述 • 蚁群优化算法的基本原理 • 蚁群优化算法的实现过程 • 蚁群优化算法的改进与优化 • 蚁群优化算法的案例分析
01 蚁群优化算法概述
定义与原理
定义
蚁群优化算法是一种模拟自然界 中蚂蚁觅食行为的仿生优化算法 。
原理
通过模拟蚂蚁的信息素传递过程 ，利用正反馈机制寻找最优解。
算法特点
分布式计算
蚁群算法中的蚂蚁可以并行地搜索解空间，提高了算法的搜索效 率。
鲁棒性
对初始解和参数选择不敏感，能在多变的搜索空间中寻找到最优 解。
易于实现
算法实现简单，可扩展性强，适用于解决复杂优化问题。
应用领域
路径规划
任务调度
用于解决车辆路径规划、 物流配送等问题。
应用于多核处理器任务 调度、云计算资源分配
蚂蚁的移动规则
随机选择
蚂蚁在移动时，会根据当前位置和目标位置之间的路径上信息素浓度随机选择 下一个移动的节点。
避免重复
为了避免重复访问同一个节点，蚂蚁会根据一定的概率选择新的节点，这个概 率与路径上的信息素浓度成正比。
蚂蚁之间的协作机制
共享信息
蚂蚁通过释放和感知信息素来共享彼此的路径信息和状态，从而在群体中形成一 种协作效应。
网络路由问题求解
总结词
蚁群优化算法在网络路由问题求解中具有较好的应用 效果，能够优化网络路由和提高网络性能。
详细描述
网络路由问题是一个重要的网络通信问题，旨在根据 网络拓扑结构和通信需求，选择最优的路由路径和转 发策略，以实现数据包的可靠传输和网络性能的提升 。蚁群优化算法通过模拟蚂蚁的行为，利用信息素传 递机制来指导搜索过程，能够有效地解决网络路由问 题，优化网络路由和提高网络性能。
比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题
比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题一、专家系统(Expert System)1，什么是专家系统？在日常生活中大家所认知的“专家”一般都拥有某一特定领域的大量专业知识，以及丰富的实际经验。
在解决问题时，专家们通常拥有一套独特的思维方式，能较圆满地解决一类困难问题，或向用户提出一些建设性的建议等。
专家系统一般定义为一个具有智能特点的计算机程序。
它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。
因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。
专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。
图1 专家系统的基本组成专家系统通常由知识库和推理机两个主要组成要素。
知识库存放着作为专家经验的判断性知识,例如表达建议、 推断、 命令、 策略的产生式规则等, 用于某种结论的推理、 问题的求解,以及对于推理、 求解知识的各种控制知识。
知识库中还包括另一类叙述性知识, 也称作数据,用于说明问题的状态,有关的事实和概念,当前的条件以及常识等。
专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。
一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
推理机实际上是一个运用知识库中提供的两类知识,基于木某种通用的问题求解模型,进行自动推理、 求解问题的计算机软件系统。
它包括一个解释程序, 用于决定如何使用判断性知识推导新的知识, 还包括一个调度程序, 用于决定判断性知识的使用次序。
推理机的具体构造取决于问题领域的特点,及专家系统中知识表示和组织的方法。
推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。
基于agent的蚁群算法
Ｉ＿ｌ＿Ｉ管理视角·ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ
工件１ 工件２ 工件Ｎ
表１ 工序完成时间及约束表
ＯＰｌ ０Ｐ２
Ｍ２
Ｍ３
ＯＰ３
Ｏｎ
０Ｐ５
０Ｐ６
Ｍ５
Ｍ６ Ｍ， 地
Ｍ９
５
４
３
４
５
５
８
９
１０ １２
２
２
３
３
３
４
６
４
５
４
约束
３０ ４７
０Ｐｌ
工件ｌ
２５０
工件２
１２０
工件３
表２工序成本表
０Ｐ２
０Ｐ３
个ａｇｅｎｔ。 结合以上蚁群算法的实现，一个人工蚁ａｇｅｎｔ创建主要分为
以下三个步骤：
７４ 经济论坛２∞８·８
步骤一：创建人工蚁ａｇｅｎｔ。在ＪＡＤＥ平台上，ａｇｅｎｔ是通过继 承ｊａｄｅ．ｃｏｒｅ．Ａｇｅｎｔ类来实现的。在蚁群算法中的人工蚁ａｇｅｎｔ的 实现也是通过继承这个类来实现。
步骤二：人工蚁ａｇｅｎｔ初始化。人工蚁ａｇｅｎｔ的初始化主要通 过ｓｅｔｕｐＯ方法来实现的。在这个方法中，添加人工蚁ａｇｅｎｔ相应 的行为。通过分析，我们认为人工蚁ａｇｅｎｔ主要有两种行为：①信 息素浓度的初始化。②蚂蚁的运行。
Ｃ
８８
１２２．９６
２２，３０
专家系统
８９
１２４．７２
表４蚁群算法分布式计算对比结果
计算机数量 蚂蚁数量
代数
所需时间（分）
７０
３
５
６００
４５
３
１０
８００
１１５
工件完成延迟惩罚系数；ｍ。表示工件ｉ的第ｊ个子任务最终选定
蚁群算法
蚁群算法蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。
它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。
预期的结果：各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。
当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。
有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。
最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。
编辑本段原理：设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。
这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。
然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。
事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。
蚁群算法优化在多目标问题求解中的应用分析
蚁群算法优化在多目标问题求解中的应用分析多目标问题在现实生活中是非常常见的，如资源分配问题、路线规划问题等。
传统的优化算法通常只能得到单个最优解，对于多目标问题的解决则会变得困难。
而蚁群算法优化作为一种启发式优化算法，能够有效地应用于多目标问题求解中，为我们提供了一种新的思路和方法。
蚁群算法源于对蚂蚁觅食行为的研究，模拟了蚂蚁集体行为的优化算法。
该算法的核心思想是模仿蚁群寻找食物的过程，在搜索过程中通过信息素的传递与更新，实现对搜索空间的快速并准确的探索。
蚁群算法具有分布式、并行、自适应等特点，因此被广泛应用于多目标问题的求解，并取得了良好的效果。
在多目标问题求解中，最主要的挑战是如何在不同目标之间进行权衡和平衡。
传统的方法往往采用加权法，将多个目标转化为单一目标问题来求解，但这样的方法往往会忽略掉其中某些重要的目标，且权重的确定也非常困难。
蚁群算法通过保持一定数目的非劣解集合，可以在搜索过程中同时考虑多个目标，而不需要进行目标权重的设定。
蚁群算法在多目标优化中的应用有两种常见的方法：多目标蚁群算法和蚁群算法与其他多目标优化算法的结合。
多目标蚁群算法是一种专门为多目标问题设计的蚁群算法。
在这种方法中，蚁群算法通过维护一个非劣解集合来寻找最优解，找到的解不仅在一个目标上具有最优性，而且在其他目标上也尽可能接近最优。
多目标蚁群算法通常采用Pareto支配排序和拥挤距离等机制来维护非劣解集合，以保证解的多样性和均衡性。
该方法在资源分配、路径规划等问题中取得了良好的效果。
另一种方法是将蚁群算法与其他多目标优化算法进行结合。
这种方法的核心思想是将蚁群算法作为其他多目标优化算法的一种搜索机制来增加搜索效率。
例如，将蚁群算法与遗传算法相结合，可以利用蚁群算法的全局搜索能力和遗传算法的局部搜索能力来提高求解效率；将蚁群算法与粒子群算法相结合，可以通过蚁群算法的信息素传递机制来引导粒子的搜索方向，加快收敛速度等。
蚁群优化的多Agent路由算法及其应用
Ａｂｓ ｒ ｃ ： ｒ ｕ ｉ ｇ ａ ｇｏ ｉｈ ｆ ｒｍ ｏ ｌ ｇｅ ａ ｌ ｄ ｍ ｏ ｉｅ ａ ｅ ｔｒ ｔｎｇ ａ ｇ ｒｔ ｔａ ｔ Ａ ｏ ｔｎ ｌ ｒｔ ｍ ｏ ｂｉｅａ ｎｔｃ ｌｅ ｂ ｌ ｇ ｎ ｏｕ ｉ ｌ ｏ ｉｈｍ ｓ ｄ ｏ ｈ ｍ ｐｒ ｖ ｄ ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｉ ｏｅ
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蚁群算法在多目标优化中的应用研究
蚁群算法在多目标优化中的应用研究随着科技的不断进步和应用范围的不断拓展，人们对各种问题的解决方案也越来越苛刻和繁琐。
针对一些多目标优化问题，传统的优化算法在解决当中难以实现较完美的效果，也因此导致了研究人员们不断的探索和研究，蚁群算法作为其中的一种新型优化算法在此中应用优势得到了大量的认可和应用。
一、蚁群算法的基本原理蚂蚁在寻找食物的过程中，在路径选择上具有很强的信息素感知、信息素释放和信息素更新的能力。
基于这一观察，蚁群算法的基本思想是将蚂蚁在寻找食物的问题转化为在优化问题中的应用，我们可以将寻找食物的路径方式转化为求解优化问题的优化方法。
蚁群算法主要基于以下三个概念：1.信息素：蚂蚁在路线选择上具有良好的信息感知和沉积能力，我们可以模仿这种方法，将最优解得到路径中的信息进行累计和沉积。
2.局部搜索：与纯遗传算法和粒子群算法相比，蚁群算法在搜索过程中较为灵活，可以对最近发现的最优解进行重新搜索，寻找更加优秀的解。
3.启发式搜索：在搜索过程中，蚁群算法其实是通过不断调整和优化路径，来达到目标的最优结果，而代表这种调整的方式我们称之为启发式搜索。
二、蚁群算法的应用在实际应用过程中，蚁群算法不单单是一种单一目标寻优算法，更可以真正意义上的处理多目标寻优的问题，如王轶伦等人在其论文《蚁群算法在多目标优化中的应用研究》中提到，蚁群算法在多目标优化中的应用主要有以下六个方面的创新：1.考虑各个目标度量标准的相对重要性。
2. 利用模糊规则进行优化目标的权重确定。
3. 引入目标向量合理设置问题的适应性度量函数。
4. 建立了在 Pareto 解集上优化的启发式判定策略。
5. 基于智能模型的局部搜索策略。
6. 利用遗传算法对 Pareto 解集进行优化选择。
可以看到，在多目标优化算法中的应用，蚁群算法的创新都有以上六个方面及以上利用起来，除此之外还可以对蚁群算法的应用实现进行更加深入的研究和分析。
三、蚁群算法的优势蚁群算法无疑拥有着多目标寻优算法所不具备的优势，具体表现在以下三个方面：1.多目标：蚁群算法可以很好地处理多目标问题。
多agent系统中人工智能算法研究
多agent系统中人工智能算法研究多Agent系统是由多个智能体构成的系统，可以模拟现实世界中的许多情况，如群体行为、协作和竞争等。
由于每个智能体都有不同的行动和目标，所以如何协调多个智能体的行为是一个挑战。
人工智能算法在多Agent系统中可以发挥重要作用。
在这里，我们将探讨几种人工智能算法在多Agent系统中的应用。
一、Q-learning算法Q-learning算法是强化学习中的一种算法，它可以帮助一个智能体在不了解其环境的情况下做出最优的决策。
在多Agent系统中，Q-learning算法可以被用来作为每个智能体的学习机制，以根据其经验直接学习最优策略。
在Q-learning中，每个智能体维护一个价值函数表，用于存储状态-动作对的值。
该算法最初可以通过随机行动来进行探索，并从环境获得奖励或惩罚来调整其行动使其不断优化，最终找到最优行动。
在多Agent系统中，Q-learning算法可以用来寻求最佳策略协调多个智能体的决策。
二、协同搜索在多Agent系统中，每个智能体的动作和目标都会影响到其他智能体。
因此，协同搜索算法就可以用来协调多个智能体在非竞争情况下的行动。
协同搜索涉及到多个智能体协同工作，以导航、搜索或避免障碍等目标为最终目的。
在搜索过程中，智能体之间需要互相合作，以找到最佳路径。
例如，在电影《太空救援》中，机器人们需要与主角进行合作以完成任务。
他们必须协调行动并集中力量以避开障碍物，最终找到目标点。
三、进化算法进化算法是机器学习中的一种基于进化理论的算法。
它将有用的属性复制给下一代，并逐步优化任务表现。
在多Agent系统中，进化算法可以用来设计最佳策略和通信方案，并利用每个个体的经验来产生更好的解决方案。
进化算法在多Agent系统中有很大的发展空间。
例如，可以利用进化算法来优化多个无人机或机器人的行动，以实现更高效的任务完成。
四、深度学习算法深度学习算法是人工神经网络的一个分支，它可用于打破在传统机器学习中的瓶颈。
改进的蚁群算法在移动Agent路径选择中的应用研究的开题报告
改进的蚁群算法在移动Agent路径选择中的应用研究的开题报告一、研究背景和意义蚁群算法是一种基于自然界中蚂蚁在寻找食物时行为规律的启发式算法，其在优化问题中具有良好的表现。
蚂蚁在寻找食物过程中遵循一个简单的原则，即留下信息素的蚂蚁路径更加吸引其他蚂蚁前来，进而大家相互协作，最终发现最佳路径。
这种行为规律启发了科学家们推导出一种基于信息素的优化策略，从而形成了蚁群算法。
蚁群算法已经被广泛应用于图形优化、路径规划、聚类分析、机器学习等领域。
随着移动Agent技术的发展，Agent在多个领域中得到了广泛的应用，其行为规则与蚂蚁类似，也需要寻找最优路径。
因此，如何应用蚁群算法来解决移动Agent路径选择问题是当下的研究热点，是极具意义的。
二、研究内容本研究将重点分析蚁群算法在移动Agent路径选择中的应用，并且将探讨如何改进蚁群算法，以提高其在移动Agent路径选择过程中的性能。
具体内容如下：1.研究移动Agent路径选择问题的相关背景知识，分析其细节和特点。
2.深入分析蚁群算法的原理和流程，研究其在解决路径选择问题中的优缺点。
3.分析当前应用蚁群算法在移动Agent路径选择中面临的问题和挑战。
4.基于上述分析，提出改进的蚁群算法，并解释其设计思想和优势。
5.通过仿真实验比较原始的蚁群算法和改进的蚁群算法在移动Agent路径选择中的表现，并进行深入讨论。
三、研究方法本研究主要采用文献研究法和仿真实验相结合的方法。
1.首先，文献研究法将用于查询相关文献和研究，对移动Agent路径选择问题及蚁群算法原理和应用进行深入的探讨。
2.其次，基于文献研究的结果，仿真实验将用于展示改进的蚁群算法在移动Agent路径选择中的性能表现，并对仿真实验进行数据分析和评估。
四、研究预期结果本研究将提出一种改进的蚁群算法，并通过仿真实验证明改进算法在移动Agent 路径选择问题中的优越性。
研究结果将增进人们对蚁群算法在解决移动Agent路径选择问题的认识，并且能够为实际应用提供指导意见。
基于多Agent结构的自适应蚁群优化聚类算法
基于多Agent结构的自适应蚁群优化聚类算法
张惟皎;刘春煌
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2005(041)015
【摘要】该文在分析蚁群优化算法多Agent结构的基础上,提出了一种新的自适应蚁群优化聚类算法.算法的多Agent分层结构为LO层agent构造解,L1层agent 改进可行解,L2层agent更新信息素,更新后的信息素矩阵为下一轮解的构造提供反馈信息.算法选取变异概率p及信息素残留度p作为自适应参数,在演化过程中进行自动调节,较好地解决了加速收敛和停滞早熟的矛盾.实验结果验证了算法的有效性,该算法的聚类效果和运行效率优于GA和SA两种演化聚类算法.
【总页数】4页(P17-19,75)
【作者】张惟皎;刘春煌
【作者单位】铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京,100081;铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
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1.基于连接强度的PPI网络蚁群优化聚类算法 [J], 雷秀娟;黄旭;吴爽;郭玲
2.基于MapReduce框架的并行蚁群优化聚类算法 [J], 凌海峰;刘超超
3.基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法研究 [J], 郭小芳;李锋;宋晓
宁;王卫东
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万方数据
万方数据
ＪＥＳＳ中的参数又可通过ＬｇｅｔＧｌｏｂａｌＣｏｎｔｅｘｔ（）方法传递给外，在进行排序前均为已知。
ＪＡＤＥ。
ｄｅｆｔｅｍｐｌａｔｅ、ｄｅ／ｒｕｌｅ等方法通过ＬｅｘｅｅｕｔｅＣｏｍ—
ｍａｎｄ来执行‘Ⅲ。
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Ｓｔｒｉｎｇｒｕｌｅ４＝“（ｄｅｆｒｕｌｅｒＤ３＋”
“（ｆｏｒ（ｔａｓｋ（ｐｌ１）（ｓｌ１）（ｐ３Ｏ））（ｔａｓｋ）（ｐｌ１）（ｓ２１）（ｐ３０）））”＋
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３算法在大规模定制供应链工序优化排序中的应用
３．１工序约束与评价函数
图３给出了大规模定制供应链的流程，共有Ｐｌ到Ｐ６六道工序。
其中，Ｐ１、Ｐ３、Ｐ６由制造商（核心企业）完成，其余的由制造商选择供应商完成。
箭头表示了工序之间的约束关系．箭头前项都完成时才能开始执行箭头后项，如Ｐ１与Ｐ２都完成时才能开始Ｐ３，同时。
在有多个订单时（在此假设订单不能合并），同一厂商的生产能力有限，也成为工序间的约束，如前一个订单的Ｐ１完成才能开始后一个订单的Ｐ１。
制造商接到多个订单时向各供应商发出询问，得到各工序’各供应商的执行时间、生产成本及库存比率，由此来确定一个最佳排序以及各工序的开始时间使评价函数最优。
本倒的初始数据为各订单的各工序分别由各企业执行所需的时间、生产成本以及库存比率（每一天的库存为生产成本的１‰）．各道工序的加工时间和加工成本分别由表１和表２给出。
最终评价函数为：
ＭＮＭＮⅣ
ｍｉｎＥ＝ｔｃ．・ｆ∑∑Ｃｏｓｔ。
＋∑∑∑（ｓＴｉｍｅ。
一
ｉ＝１Ｊ１ｉ—ＩＰ一１口＝１
ｓＴｉｎＨ．ｐ０７７ｍｅｌ．ｐ）ｋｃＳｔｏｃｋ，．ｐ）＋ｍｒｍｘ（ｓＴｉｒｍｊ｜，ｉ＋ｏＴｉｍｅ。
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＋Ｐ）：ｍａｘ（ｓＴｉｍｅ。
＋ｏＴｉｍｅｗ一‘，ｏ）
百
其中，Ｍ、Ｎ分别为订单数和每个订单的工序数（本例中Ｍ、Ｎ均为６）；ｓＴｉｍｅｊ．，表示第ｉ个订单第Ｊ个工序的开工时问＝ｏＴｉｍｅ表示加工时间；Ｃｏｓｔ表示加工成本；ｃＳｔｏｃｋ表示由于提前生产出而需支付的单位时问库存成本；Ｋ。
为判断ＰＴ－序是否必须在ｑ１２．序开工之前完成，如果是，那么蚂。
为１，否则为０；训ｔ、毗分别为整个任务总的成本和摄后完成时间的权重；ｌ，为各订单的约束完成时问，如果延迟完成则需加上每天为Ｐ的惩罚值。
以上参数中，除ｓＴｉｒａｅ
图３大规模定制供应链流程图
表Ｉ各工序加工时间（０１№Ｊ表
Ｐ２Ｐ４Ｐ５
工序号Ｐ１Ｐ３尸６
Ｓｌｓ２Ｓ３ｓ４Ｓ５Ｓ６Ｓ７
订单１３３４１２３２３２
汀单２６７８２２３４７８
订单３６５５２４５４１０１４４
订单４９１２１０３５５９ｌＯ６
＿——订单５９８１０３４０８１３９６
订单６１８１６１８６ｎ】７８３３１５１２
寰２各工序加工戚本（Ｃｏｓｔ｝衷
咒Ｐ４Ｐ５
工序号ＰＩ尸６
Ｓ１５２岛ｓ４５５ｓ６ｓ７订单ｌ１００ｌｎ４８１１．５２３１６．９１１４．４５１５．９３５．６５７４９３０
订单２２００２１．２７２２．０４６３Ｓ．７７２８．０１２吼７３１１．１０１３．６２６０
订单３２００２ｎ２８２１．１￡６３４，０３２吼５７２＆１８ｌｎ３９１５．２５６０
订单４３００２９５０２９．９７０惦．３３３６．９２４１．３７１吼１ｌ２１．４７９０
订单５３（】０２７．１２３６．０７ｉ９４已船４ＬＯｌ４６．４３１６．Ｓ５２０．１３９０订单６６００６５３９６５．６９１ｍ９７３４９２．４４９２．３５１３Ｚ．９６４０．０７１８０３．２算法结果评价
多次调整备参数设置并适当使用改进算法后，运行结果如表３所示。
衰３算法在大规模定制供应链工序优化排序应用中的运行结果
迭代最后完
生产成本库存成本评价指标值
代数成时间
１６４２８０１．３９０００００１８．２０６８８９０９１．５５５９６８９５６４２７９８２５００００Ｏ１４．４９５７６００９１．４８７４５７６１３６３２８０５．３２０００００１６７１０５４００９０．５９０３０５４１８６３２８０２．６９０００００１４．４５８７０００９０５４１４８７Ｏ２６６０２８０５．７３０００００１０．００４４６００８７５５７３４４６４８６０２８０４．２８０００００１０．９２０３４００８７．５５２００３４６９６０２７９８．５９０００００１０３７０３１０Ｏ８７４８９６０３１７３５９２８０１．１３０００００９．４６７１８００８６５１５９７１８９８５８２８０５１６０００００６３６９２８。
０８５．５３５２９２８】０５５８２８０５．２６０００００６．１２５２１００８５．５３３８５２１
ｔ２７５８２８０■５９０００００６．２６４５３００８５．５１８５４５３
１５３５８２８０１．１３０００００６．２６４５３００８５．４９３９４５３
１８２５８２８０１１３０００００６．２１５２１００８５．４９３４５２１谢５８ｚｚ，－．，ｚｚｚｓ。
ｌ４．６００９１００８曼１８３２３２０蚂蚁数＝５０，ｑ＝１５，砌＝＝ｎ０ｌ，毗＝Ｏ９９，声一ｌＯ
ＪＥＳＳ采用的是ＲｅｔｅＬ”３算法，它的特点是计算速度快，以空间换取时间。
另外，Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统通过多个Ａｇｅｎｔ同时计算也加快了计算的速度，在ＰｅｎｔｉｕｍＭＰｒｏｃｅｓｓｏｒｌ．６ＧＨｚ、２５６Ｍ内存、ＸＰＨｏｍｅＥｄｉｔｉｏｎ环境下，使用ＪＥＳＳ６．０、ＪＡＤＥ３．３运行本例，每代设置５０只人工蚂蚁，每代只需
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