群智能算法教学讲义
群智能算法
收缩因子法
1999年，Clerc引入收缩因子以保证算法的收敛性。 速度更新公式为
vid K[vid 1r1( pbestid xid ) 2r2 (gbestd xid )]
其中，收缩因子K为受φ1 φ2 限制的w。φ1 φ2是需要预先设定的模型 参数
K
2
2
2 4
,
1 2 , 4
由肯尼迪（J. Kennedy ）和艾伯哈特（R. Eberhart） 于1995年提出．
群体迭代，粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索.
粒子群算法:
简单易行 收敛速度快 设置参数少
已成为现代优化方法领域研究的热点．
粒子群算法的基本思想
粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究． 模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群
1.蚁群
蚂蚁的觅食过程
1.随机移动 2.遇到食物分泌信息素 3.在搬运食物回家的路上留下信息素 4.其他蚂蚁发现留有信息素的路径结束漫游，沿该
每一个粒子必须赋予记忆功能，能记住所搜寻到 的最佳位置。
每一个粒子还有一个速度以决定飞行的距离和方 向。这个速度根据它本身的飞行经验以及同伴的 飞行经验进行动态调整。
粒子群优化算法求最优解
D维空间中，有N个粒子； 粒子i位置：xi=(xi1,xi2,…xiD)，将xi代入适应函数f(xi)求适应值； 粒子i速度：vi=(vi1,vi2,…viD) 粒子i个体经历过的最好位置：pbesti=(pi1,pi2,…piD) 种群所经历过的最好位置：gbest=(g1,g2,…gD)
粒子群算法的构成要素 -权重因子 权重因子：惯性因子 、学习因子
vikd =wvikd-1
c1r1( pbestid
人工智能 第12章 群智能
经典TSP的数学模型为： min F dij xij i j
st..xij
➢ 蚂蚁-Q系统 1995年，意大利学者卢卡（M. Luca）、甘巴德拉（L. M. Gambardella）、 多里戈在ACO算法的基础上，进行了创新，提出了蚂蚁-Q系统。
▪①在解构造过程中提出了伪随机比例状态迁移规则； ▪②信息素局部更新规则引入强化学习中的Q学习机制； ▪③在信息素的全局更新中采用了精英策略。
12.2.2 蚁群算法的数学模型
蚁群优化算法的第一个应用是著名的旅行商问题。 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）： 在寻求单一旅行者由起点出发，通过所有给定的需求点之后，最后再回到 原点的最小路径成本。 蚂蚁搜索食物的过程 ： 通过个体之间的信息交流与相互协作最终找到从蚁穴到食物源的最短路径。
ij t 1 1 ij t ij t
蚁群的信息素浓度更新规则为：
m
ij t
k ij
t
k 1
根据信息素更新策略不同，多里戈提出了3种基本蚁群算法模型。
✓ 1、蚁周系统（Ant-cycle System）
单只蚂蚁所访问路径上的信息素浓度更新规则为：
12.2.1 蚁群算法概述
蚂蚁是一种社会性生物，在寻找食物时，会在经过的路径上释放一种信 息素，一定范围内的蚂蚁能够感觉到这种信息素，并移动到信息素浓度 高的方向，因此蚁群通过蚂蚁个体的交互能够表现出复杂的行为特征。 蚁群的群体性行为能够看作是一种正反馈现象，因此蚁群行为又可以被 理解成增强型学习系统（Reinforcement Learning System）。
群智能算法(一)
群智能算法（一）引言概述：群智能算法是一种基于群体行为的智能算法，通过模拟群体中个体之间的相互作用和信息传递，来解决复杂问题。
本文将介绍群智能算法的基本原理、常见算法类型以及其应用领域。
正文内容：一、基本原理1.1 定义：群智能算法是一种通过模拟群体行为来解决问题的算法。
1.2 群体行为模拟：群体行为模拟是通过模拟生物或社会群体中个体之间的相互作用，来解决问题。
1.3 群体智能与个体智能：群体智能是由个体之间的相互作用和信息传递所产生的智能。
二、常见算法类型2.1 蚁群算法：模拟蚂蚁寻找食物的行为，通过信息素和启发式规则来进行搜索和优化。
2.2 粒子群算法：模拟鸟群寻找食物的行为，通过速度和位置的调整来进行搜索和优化。
2.3 鱼群算法：模拟鱼群觅食和迁徙的行为，通过个体的位置和速度来进行搜索和优化。
2.4 免疫算法：模拟免疫系统的优化过程，通过抗体的选择、克隆和突变来进行搜索和优化。
2.5 蜂群算法：模拟蜜蜂寻找蜜源和觅食的行为，通过信息素和距离计算来进行搜索和优化。
三、应用领域3.1 工程优化：群智能算法在工程优化中被广泛应用，例如在航空航天工程中的飞行控制系统优化、电力系统中的负荷分配优化等。
3.2 数据挖掘：群智能算法在数据挖掘中可以用于聚类分析、关联规则挖掘和分类预测等任务。
3.3 图像处理：群智能算法在图像处理中可以用于图像分割、目标检测和图像增强等任务。
3.4 交通规划：群智能算法在交通规划中可以用于路线规划、交通流优化和交通事故预测等任务。
3.5 金融市场：群智能算法在金融市场中可以用于股票预测、投资组合优化和风险管理等任务。
总结：群智能算法是一种通过模拟群体行为来解决复杂问题的智能算法。
它的基本原理是通过模拟生物或社会群体中个体之间的相互作用和信息传递，来获得群体智能。
常见的群智能算法有蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法、免疫算法和蜂群算法。
这些算法在工程优化、数据挖掘、图像处理、交通规划和金融市场等领域都有广泛的应用。
群体智能(第二讲)
for ( j=1 to d )
// d为决策变量维数
按公式更新微粒i的第j个分量；
end
end
3. 如果满足终止条件，那么终止算法，并输出结果.
PSO算法
惯性权重 速度冲量导致微粒按照先前速度方向继续移动。Yuhui Shi[1]提出一个惯性权重w来控制先前微粒速度的影响。
惯性权重
vij (t 1) wvij (t) c1r1( pij (t) xij (t)) c2r2( pgj (t) xij (t)) xij (t 1) xij (t) vij (t 1)
[1] Y. Shi, R. Eberhart. “A modified particle swarm optimizer,” Proceedings of IEEE World Congress on Computational Intelligence, Anchorage, AK, 1998, pp. 69-73.
PSO的收敛性
利用具有较强局部搜索能力的算法进一步细化/开发PSO所 得结果。
一些方法：
差分算法(Differential Evolution, DE) (Zhang and Xie, 2003) 遗传算法 (Genetic algorithm, GA) (Matthew et al., 2005); 爬山法; 模拟退火(Simulated annealing, SA )(Nasser Sadati et al., 2006); 单纯形法 (Simplex method, SM) (Fan S K et al., 2007).
环形拓扑信息传输速度最慢，相应地，PSO算法收敛速度慢， 但是微粒有更多的机会发现最优解。
Mendes和Kennedy(2002)在对比不同拓扑结构时发现：Von Neumann拓扑优于其它拓扑。
第六章 群智能算法II.ppt
最初提出的AS有三种版本：Ant-density、 Ant-quantity和Ant-cycle。在Ant-density和Antquantity中蚂蚁在两个位置节点间每移动一次后即 更新信息素，而在Ant-cycle中当所有的蚂蚁都完 成了自己的行程后才对信息素进行更新，而且每 个蚂蚁所释放的信息素被表达为反映相应行程质 量的函数。通过与其它各种通用的启发式算法相 比，在不大于75城市的TSP中，这三种基本算法 的求解能力还是比较理想的，但是当问题规模扩 展时，AS的解题能力大幅度下降。
蚁群算法在电信路由优化中已取得了一定的应用成 果。HP公司和英国电信公司在90年代中后期都开展了这 方面的研究，设计了蚁群路由算法（Ant Colony Routing, ACR）。
每只蚂蚁就像蚁群优化算法中一样，根据它在网络上 的经验与性能，动态更新路由表项。如果一只蚂蚁因为经 过了网络中堵塞的路由而导致了比较大的延迟，那么就对 该表项做较大的增强。同时根据信息素挥发机制实现系统 的信息更新，从而抛弃过期的路由信息。这样，在当前最 优路由出现拥堵现象时，ACR算法就能迅速的搜寻另一条 可替代的最优路径，从而提高网络的均衡性、负荷量和利 用率。目前这方面的应用研究仍在升温，因为通信网络的 分布式信息结构、非稳定随机动态特性以及网络状态的异 步演化与ACO的算法本质和特性非常相似。
1.4 蚁群优化算法研究现状
90年代Dorigo最早提出了蚁群优化算法---蚂 蚁系统（Ant System, AS）并将其应用于解决计 算机算法学中经典的旅行商问题（TSP）。
从蚂蚁系统开始，基本的蚁群算法得到了不 断的发展和完善，并在TSP以及许多实际优化问 题求解中进一步得到了验证。这些AS改进版本的 一个共同点就是增强了蚂蚁搜索过程中对最优解 的探索能力，它们之间的差异仅在于搜索控制策 略方面。而且，取得了最佳结果的ACO是通过引 入局部搜索算法实现的，这实际上是一些结合了 标准局域搜索算法的混合型概率搜索算法，有利 于提高蚁群各级系统在优化问题中的求解质量。
群智能算法
智能计算方法与应用
东北大学 2010年
6.1 群智能算法概述
6.1.2 群智能的概念 3. SI的核心思路——“Mind is social”
认为人的智能是源于社会性的相互作用，文化和认知是 人类社会性不可分割的重要部分，这一观点成为了群智 能发展的基石。
4. SI的意义和发展前景 群智能的思路，为在没有集中控制且不提供全局模型的 前提下寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础 群智能已成为有别于传统人工智能中连接主义和符号主 义的一种新的关于智能的描述方法。
智能计算方法与应用
东北大学 2010年
6.2 粒子群优化算法
6.2.2 基本粒子群算法 2. 基本粒子群算法数学描述
已知优化问题为： m i f(x) = f(x 1 ;x 2 ;¢¢¢ ;x d ); n s. x i 2 [ i;U i] = 1;2;¢¢¢ ;n t. L ;i 第i个粒子表示为：X i = (xi1;xi2;¢¢¢;xid )；
东北大学 2010年
6.2 粒子群优化算法
•6.2.1 粒子群算法概述 •6.2.2 基本粒子群算法 •6.2.3 改进粒子群算法
智能计算方法与应用
东北大学 2010年
6.2 粒子群优化算法
6.2.1 粒子群算法概述 1. 粒子群算法的起源
粒子群优化算法源于1987年Reynolds对鸟群社会系统 boids的仿真研究，boids是一个复杂适应系统。在boids 中，一群鸟在空中飞行，每个鸟遵守以下三条规则： • 1）避免与相邻的鸟发生碰撞冲突； • 2）尽量与自己周围的鸟在速度上保持协调一致； • 3）尽量试图向自己所认为的群体中靠近。 仅通过使用这三条规则，boids系统就实现了非常逼真的 群体聚集行为，鸟成群地在空中飞行，当遇到障碍时它 们会分开绕行而过，随后又会重新形成群体
人工智能原理中群智能优化算法的内容以及过程
人工智能原理中裙智能优化算法的内容以及过程1. 概述人工智能是指智能机器的研究和设计，它包括了形式逻辑思维、学习和自然语言理解等各种能力。
随着科技的发展和进步，人工智能已经成为了当今社会中一个非常重要的领域。
而在人工智能的研究和应用中，裙智能优化算法起到着非常重要的作用。
在本文中，我们将会介绍人工智能原理中裙智能优化算法的内容以及过程。
2. 裙智能优化算法的概念裙智能优化算法是一种基于生物裙体行为的算法，其最初的灵感来源于自然界中的一些生物的裙体行为，例如蚁裙、鸟裙或者鱼裙等。
这些生物在裙体行为中表现出极强的自适应性和智能性，这也启发了研究者们去开发一些模拟这些生物裙体行为的优化算法。
裙智能优化算法可以通过模拟这些生物裙体行为来解决一些优化问题，例如寻优、函数逼近、组合优化等。
3. 裙智能优化算法的工作原理裙智能优化算法的核心思想是通过模拟生物裙体行为来解决优化问题。
在这些算法中，通常会涉及到一些基本的生物行为模型，例如蚁裙算法中的信息素模型、粒子裙算法中的裙体飞行模型等。
在算法的执行过程中，个体之间会进行信息交流或者相互作用，从而使得整个裙体能够逐步收敛到最优解。
在算法的每一次迭代中，个体会根据一定的规则进行位置或者速度的更新，从而使得整个裙体可以朝着最优解的方向前进。
4. 裙智能优化算法的主要内容在裙智能优化算法中，最为著名和常用的算法包括蚁裙算法、粒子裙算法、鱼裙算法和人工免疫算法等。
这些算法在不同的优化问题上都有着自己独特的优势和特点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
下面我们将对这些算法进行简要的介绍。
4.1 蚁裙算法蚁裙算法是一种通过模拟蚁裙寻找食物的行为来解决优化问题的算法。
在这个算法中，蚂蚁会根据信息素的浓度来选择路径，并且在选择路径之后会在路径上释放信息素。
通过这种方式，蚂蚁可以很快找到最优路径，并且这种最优路径也会被更多的蚂蚁选择。
4.2 粒子裙算法粒子裙算法是一种通过模拟鸟裙觅食的行为来解决优化问题的算法。
第7章群智能算法及其应用
第7章群智能算法及其应用群智能算法是一种基于群体集体行为的智能算法。
它是通过模拟群体的协作与竞争的行为方式来解决问题的一种方法。
群智能算法在生物学、物理学、社会学等领域都有广泛的应用。
本章将介绍群智能算法的基本原理、算法分类以及在实际应用中的一些案例。
首先，群智能算法的基本原理是模拟群体的协作与竞争的行为方式。
在群体中，个体通过相互之间的交流与反馈，不断调整与优化自己的行为。
群智能算法通过模拟这种行为方式，利用群体的智慧来解决问题。
群智能算法可以分为两类：集体智能和群体智能。
集体智能是指群体中每个个体的行为都是相同的，通过个体之间简单的交互与通信来实现集体的智能。
群体智能则是指群体中每个个体的行为是不同的，通过个体之间的合作与竞争来实现群体的智能。
常见的群智能算法有蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等。
蚁群算法是通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为方式来解决优化问题的算法。
蚁群算法通过模拟蚂蚁释放信息素的方式来实现信息的传递与共享，从而找到一条最优路径。
粒子群算法是通过模拟鸟群捕食行为的方式来解决优化问题的算法。
粒子群算法通过模拟鸟群中粒子的位置与速度的更新来实现问题的优化。
遗传算法是通过模拟进化生物的遗传方式来解决优化问题的算法。
遗传算法通过模拟个体的选择、交叉与变异等操作来实现问题的优化。
群智能算法在实际应用中有很广泛的应用。
例如，在交通运输领域中，可以利用蚁群算法来优化交通流量。
通过模拟蚂蚁选择路径的方式，可以找到最优的交通路径，从而减少拥堵与排队时间。
在工程优化领域中，可以利用粒子群算法来解决优化问题。
通过模拟粒子的位置与速度的更新，可以找到最优的参数配置，从而优化工程设计。
在机器学习领域中，可以利用遗传算法来优化模型的参数。
通过模拟个体的选择、交叉与变异等操作，可以优化模型的效果。
综上所述，群智能算法是一种基于群体集体行为的智能算法。
它通过模拟群体的协作与竞争的行为方式来解决问题。
群智能算法可以分为集体智能与群体智能两类，常见的算法有蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等。
群智能优化算法——遗传算法
第三章 算法流程
开始 初始种群
开始迭代，Nc=1
no Nc<=MaxNc yes 计算个体适应度值 结束 输出最优结果
选择、交叉、变异
产生新种群
记录产生的最好解
Nc=Nc+1
第四章 算法实例分析
实例： 这里以大连市甘井子区诊所层的选址为案例讲解。
Company
LOGO
Company
LOGO
群智能优化算法 遗传算法
目录
1 2 3 4 绪论 算法基本概念 算法流程 算法实例分析
第一章 绪论
遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存， 优胜劣汰的遗传机制）演化而来的自适应概率性随机化迭 代搜索算法，它是群优化算法的一种，其中模式定理和隐 性并行性是遗传算法的两大基本原理。 类似于生物的进化过程，遗传算法处理的是变量集合 的编码而非变量本身。它直接对结构对象进行操作，不存 在求导和函数连续性的界定；具有内在的隐并行性和更好 的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和 指导优化的搜索空间，自适应的调整搜索方向，不需要确 定规则。遗传算法的这些特点已被人们广泛的应用于组合 优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命领域。 它是现代有关智能计算中的关键技术之一。
第二章 算法基本概念
6）选择（Selection）：指决定以一定概率从种群中选择若干 个体的操作。一般而言，选择过程是一种基于适应度的优胜 劣汰的过程。 7）交叉（Crossover）：有性生物在繁殖下一代时两个同源 染色体之间通过交叉而重组，亦即在两个染色体的某一个相 同的位置处NDA被切断，其前后两串分别交叉组合形成两个 新的染色体。这个过程又称为基因重组，俗称“杂交”。 8）变异（Mutation）：在细胞进行复制时可能以很小的概率 产生某些复制差错，从而使DNA发生某种变异，产生新的染 色体，这些新的染色体表现出新的性状。 9）编码（Coding）：DNA中遗传信息在一个长链上按照一定 的模式排列，也即进行了遗传编码。遗传编码可以看做从表 现型到遗传子型的映射。 10）解码（Decoding）：从遗传子型到表现型的映射。
群智能算法
群智能算法
章节一：引言
本章将介绍群智能算法的概念、背景和意义。
其中包括群智能
算法的定义、发展历程以及在实际应用中的重要性和优势。
章节二：群智能算法的基本原理
本章将详细介绍群智能算法的基本原理，包括代表性的群智能
算法如蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等，并对其工作原理
进行解析和比较。
章节三：群智能算法的应用领域
本章将探讨群智能算法在不同领域中的应用案例，包括优化问题、模式识别、数据挖掘等。
同时，结合具体案例，介绍群智能算
法在这些领域的优势和应用效果。
章节四：群智能算法的改进与优化
本章将介绍群智能算法的改进方法和优化策略，包括参数调节、混合算法、控制策略等。
同时，结合实际案例，对比不同优化策略
的效果并给出建议。
章节五：群智能算法的进一步研究
本章将探讨群智能算法的未来发展方向和研究重点，包括新型算法的设计、算法的并行化、算法的融合等。
同时，对群智能算法在理论和实践中的挑战提出展望。
附件：本文档涉及附件包括相关案例、实验数据以及算法实现代码等。
法律名词及注释：
⒈知识产权：指法律规定的对于创作和发明的优先权保护，包括专利权、商标权、著作权等。
⒉数据保护：指对个人数据进行合理使用和保护，涉及隐私保护、信息安全等法律法规。
⒊垄断和竞争法：指对市场上垄断行为和不正当竞争行为进行规范和监管的法律法规。
⒋伦理：指在发展和应用中对道德、社会和法律问题的思考和规范。
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。
群体智能算法的理论与应用
群体智能算法的理论与应用一、什么是群体智能算法？随着科技的发展，人类对于计算机的需求越来越多。
而随之而来的，就是算法的研究。
在算法的研究中，有一种新兴的算法——群体智能算法。
所谓群体智能算法，就是指一种由多个个体相互作用、相互合作、相互调节，从而表现出群体智能的问题求解方法。
在群体智能算法中，每个个体，都有自己的行为规则，也受到其他个体的影响。
这种影响不是直接的、具体的指令，而是从整体与环境中所得到的信息中提取出来的，经过一定的加权和处理后，再传给各个个体，以调整它们的行为。
这种相互影响，造成了整个群体的动态变化，即出现了“群体智能”。
群体智能算法，实际上就是仿生学的一种应用。
它认为自然界中存在大量优秀的生命，它们都能够良好地适应环境、不断进化。
以此为基础，群体智能算法也能够很好地应用于各个领域，从而发挥出群体的即时性、强适应性、数据处理能力、算法性能等优势。
二、群体智能算法的应用案例1、蚁群算法蚁群算法是近年来被广泛应用的一种群体智能算法。
它模仿了蚂蚁在仓库中寻找食物的行为。
每只蚂蚁都有自己的行走路径，并且能够释放出信息素。
当其他蚂蚁遇到这种信息素时，就会被吸引，沿着这条路径前进。
随着时间的推移，信息素会逐渐挥发，路径就逐渐消失。
这种算法被应用于很多领域，如图像处理、机器学习、网络优化等等。
2、遗传算法遗传算法是一种基于进化思想的群体智能算法，其运作机制类似于自然界中的生物进化。
在遗传算法中，用一系列的基因编码来表示问题的解空间，并在基因操作过程中通过一定的选择、交叉、变异等操作，不断优化求解的答案。
应用广泛，如寻优的问题、机器学习、最优路径问题等。
3、粒子群算法粒子群算法模拟了一群鸟群在飞行时的行为。
由一些粒子组成的群体，在解决问题时，通过通过不断更新自身信息，实现从原始状态到目标状态的无缝过渡。
其优点在于不需要求函数的梯度信息，能够在多维非线性问题中快速、高效地找到最优解。
因此粒子群算法在优化、控制、信号处理等领域中得到了广泛的应用。
《常用算法之智能计算（六）》：群智能计算
《常用算法之智能计算（六）》：群智能计算群智能计算(Swarm Intelligence Computing)，又称群体智能计算或群集智能计算，是指一类受昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群体行为启发而设计出来的具有分布式智能行为特征的一些智能算法。
群智能中的“群”指的是一组相互之间可以进行直接或间接通信的群体；“群智能”指的是无智能的群体通过合作表现出智能行为的特性。
智能计算作为一种新兴的计算技术，受到越来越多研究者的关注，并和人工生命、进化策略以及遗传算法等有着极为特殊的联系，已经得到广泛的应用。
群智能计算在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。
对一般群智能计算，通常要求满足以下五条基本原则：邻近原则：群内的个体具有对简单的空间或时间进行计算和评估的能力；恭喜！随机获得¥9.88元！广告品质原则：群内的个体具有对环境以及群内其他个体的品质作出响应的能力；多样性原则：群内的不同个体能够对环境中某些变化做出不同的多样反应；稳定性原则：群内个体的行为模式不会在每次环境发生变化时都发生改变；适应性原则：群内个体能够在所需代价不高的情况下，适当改变自身的行为模式。
展开剩余87%群智能计算现含蚁群算法、蜂群算法、鸡群算法、猫群算法、鱼群算法、象群算法、狼群算法、果蝇算法、飞蛾扑火算法、萤火虫算法、细菌觅食算法、混合蛙跳算法、粒子群算法等诸多智能算法。
下面对它们中间常用的一些重要算法进行一些简单介绍。
蚁群算法(Ant Colony Algorithm)，受蚂蚁觅食过程及其通信机制的启发，对蚂蚁群落的食物采集过程进行模拟，可用来解决计算机算法中的经典“货郎担问题”，即求出需要对所有n个城市进行访问且只访问一次的最短路径及其距离。
在解决货郎担问题时，蚁群算法设计的虚拟“蚂蚁”将摸索不同路线，并留下会随时间逐渐消失的虚拟“信息素”。
虚拟的“信息素”会因挥发而减少；每只蚂蚁每次随机选择要走的路径，它们倾向于选择路径比较短的、信息素比较浓的路径。
lesson-群智能-狼群算法
猎物分配规则:捕获猎物后狼群 并不是平均分配猎物而是按论功行、由强到 弱的方式分配。尽管这种近乎残酷的食物分 配方式会使得少数弱狼由于食物缺乏而饿死， 但此规则可保证有能力捕到猎物的狼获得充 足的食物，进而保持其强健的体质，在下次 捕猎时仍可顺利地捕到猎物，从而维持着狼 群主体的延续和发展。
算法采用基于人工狼主体的自下而上的设 计方法和基于职责分工的协作式搜索路径 结构。如图１所示，通过狼群个体对猎物 气味、环境信息的探知、人工狼相互间信 息的共享和交互以及人工狼基于自身职责 的个体行为决策最终实现了狼群捕猎的全 过程
人工狼群算法(Wolf Pack Algorithm，WPA）
CONTENTS
目 录
1 算法产生背景 2 算法原理 3 算法公式 4 算法实现流程 5 适用领域
YANG Chen-guang，TU Xu-yan，CHEN Jie．
Algorithm of marriage in honey bees optimization based on the wolf pack search ［C］/ / Proc of International Conference on Intelligent Pervasive Computing． 2007: 462-467．
目前，美军“狼群”系统已经实现了由地面 飞向空中，进入了美军机载电子攻击战斗 序列。另外，美军还研制出了“飞狼”无人 机，每架“飞狼”都嵌入一只“狼”，几架“ 飞狼”便可组成一个“飞狼群”。“狼群”系 统具有机动性强的特点，可以部署到地形 复杂的水域上空，执行电子战任务。并可 实现地面“狼群”与空中"飞狼"联网，在更 大空间内掌握电子战的主动权。
美军研究的电子对抗利器 －“狼群攻击系统”，
第4章计算群体智能
5、变异
000101010010100 11111101001101101101 111100000000010001 11000011111100110000 1100110011001100110 11111010011000101000 11000010001110011110 11100001010100000011 11100001010100010010 00000011001100010011
5 1010101010 7 0.076087 0.347826
6 1110010110 12 0.130435 0.478261
7 1001011011 5 0.054348 0.532609
8 1100000001 19 0.206522 0.739130
9 1001110100 10 0.108696 0.847826
④交换率: Pc 一般为60~100%. ⑤变异率: Pm 一般为0.1~10%
实例
1、产生初始种群
0001100000 0101111001 0000000101 1001110100 1010101010
（8）
（5）
（2）
（10）
（7）
1110010110 1001011011 1100000001 1001110100 000101001
6、至下一代，适应度计算→选择→交叉→变异， 直至满足终止条件。
遗传算法的应用及一些问题
1、遗传算法的应用领域
（1）组合优化 （3）自动控制 （5）图像处理 （7）人工生命
（2）函数优化 （4）生产调度 （6）机器学习 （8）数据挖掘
2、遗传算法在应用中的一些问题
1）知识的编码
二进制和十进制的比较：二进制有更多图式和更大的 搜索范围；十进制更接近于实际操作。
《群集智能算法》PPT课件
按钮：是把当前更改的所有蚂蚁的个体属性应用 到所有的蚂蚁身上。
完整版ppt
16
实现的原理
有两条路径通向食物
蚂蚁聚集到较短的路径
完整版ppt
17
现在的问题是蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢？
在没有蚂蚁找到食物的时候，环境没有有用的信 息素，那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢？
这要归功于蚂蚁的移动规则，尤其是在没有信息 素时候的移动规则。
第7章 群集智能算法
完整版ppt
1
第7章 群集智能算法
7.1 群集智能算法的研究背景 7.2 群集智能的基本算法介绍 7.3 集智系统介绍 7.4 群集智能的优缺点
完整版ppt
2
7.1群集智能算法的研究背景
起源于对人工生命的研究。 “人工生命”是用来研究具有某些生命基 本特征的人工系统。包括两方面的内容： 1. 研究如何利用计算技术研究生物现象 2. 研究如何利用生物技术研究计算问题
其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让它們遍历空 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。
完整版ppt
8
这个试验程序的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：巧妙地利用简单规则来实现集体智慧。
每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的
错误概率：表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域 走的概率，越大则表示这个蚂蚁越有创新性。
速度半径：表示蚂蚁一次能走的最大长度，也表
示这个蚂蚁的感知范围。
完整版ppt
15
记忆能力：表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的 坐标，这个值避免了蚂蚁在本地打转，停滞不前。 而这个值越大那么整个系统运行速度就慢，越小 则蚂蚁越容易原地转圈.1蚁群算法
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。
群智能算法教学讲义
第六章群智能算法智能优化计算6.1 群智能6.1.1 群智能的概念6.1.2 群智能算法6.2 蚁群优化算法原理6.2.1 蚁群算法的起源6.2.2 蚁群算法的原理分析6.3 基本蚁群优化算法6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现6.3.2 蚂蚁系统的参数设置和基本属性6.4 改进的蚁群优化算法6.4.1 蚂蚁系统的优点与不足6.4.2 最优解保留策略蚂蚁系统6.4.3 蚁群系统6.4.4 最大－最小蚂蚁系统6.4.5 基于排序的蚂蚁系统6.4.6 各种蚁群优化算法的比较智能优化计算6.5 蚁群优化算法的应用6.5.1 典型应用6.5.2 医学诊断的数据挖掘6.6 粒子群算法的基本原理6.6.1 粒子群算法的提出6.6.2 粒子群算法的原理描述6.7 基本粒子群优化算法6.7.1 基本粒子群算法描述6.7.2 参数分析6.7.3 与遗传算法的比较6.8 改进粒子群优化算法6.8.1 离散二进制PSO6.8.2 惯性权重模型6.8.3 收敛因子模型6.8.4 研究现状智能优化计算6.9 粒子群优化算法的应用6.9.1 求解TSP问题6.9.2 其它应用6.10 群智能算法的特点与不足智能优化计算6.1 群智能智能优化计算群智能（Swarm Intelligence, SI ）人们把群居昆虫的集体行为称作“群智能”（“群体智能”、“群集智能”、“集群智能”等）特点个体的行为很简单，但当它们一起协同工作时，却能够突现出非常复杂（智能）的行为特征。
6.1.1 群智能的概念6.1 群智能智能优化计算描述群智能作为一种新兴的演化计算技术已成为研究焦点，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关系。
特性指无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性，在没有集中控制且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。
6.1.2 群智能算法6.1 群智能智能优化计算优点灵活性：群体可以适应随时变化的环境；稳健性：即使个体失败，整个群体仍能完成任务；自我组织：活动既不受中央控制，也不受局部监管。
- 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)。
蚁巢
食物
最后的极限是所有的蚂蚁只选择ABD路线。（正反馈过程）
6.2蚁群优化算法原理
智能优化计算
6.2.2蚁群算法的原理分析
蚁巢
食物
6.3基本蚁群优化算法
智能优化计算
解决TSP问题
在算法的初始时刻，将m只蚂蚁随机放到n座城市;
将每只蚂蚁k的禁忌表tabuk(s)的第一个元素tabuk(1)设置为它当前所在城市;
6.2.1蚁群算法的起源
6.2蚁群优化算法原理
智能优化计算
蚁群的自组织行为
“双桥实验”
6.2.1蚁群算法的起源
6.2蚁群优化算法原理
智能优化计算
提出蚁群系统
1992年，意大利学者M. Dorigo在其博士论文中提出
蚂蚁系统（Ant System）。
近年来，M. Dorigo等人进一步将蚂蚁算法发展为一种通用的优化技术——蚁群优化（ant colony optimization, ACO）。
智能优化计算
信息素的分布
蒸发系数的影响：
6.3基本蚁群优化算法
6.3.2蚂蚁系统的参数设置和基本属性
6.3基本蚁群优化算法
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
智能优化计算
三种模型的比较
模型ant-density, ant-quantity, ant-cycle的比较(M. Dorigo,1996)
6.3基本蚁群优化算法
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
智能优化计算
信息素的分布
6.3基本蚁群优化算法
6.3.2蚂蚁系统的参数设置和基本属性
6.2.1蚁群算法的起源
蚂蚁从A点出发，随机选择路线ABD或ACD。经过9个时间单位时：走ABD的蚂蚁到达终点，走ACD的蚂蚁刚好走到C点。
6.2蚁群优化算法原理
智能优化计算
6.2.2蚁群算法的原理分析
蚁巢
食物
6.2蚁群优化算法原理
智能优化计算
经过18个时间单位时：走ABD的蚂蚁到达终点后得到食物又返回了起点A，而走ACD的蚂蚁刚好走到D点。
稳健性：即使个体失败，整个群体仍能完成任务；
自我组织：活动既不受中央控制，也不受局部监管。
典型算法
蚁群算法（蚂蚁觅食）
粒子群算法（鸟群捕食）
6.1.2群智能算法
6.2蚁群优化算法原理
智能优化计算
蚁群的自组织行为
“双桥实验”
通过遗留在来往路径
上的信息素
（Pheromone）的挥
发性化学物质来进行
通信和协调。
第六章群智能算法
智能优化计算
6.1群智能
6.1.1群智能的概念
6.1.2群智能法的起源
6.2.2蚁群算法的原理分析
6.3基本蚁群优化算法
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
6.3.2蚂蚁系统的参数设置和基本属性
6.4改进的蚁群优化算法
6.4.1蚂蚁系统的优点与不足
6.7基本粒子群优化算法
6.7.1基本粒子群算法描述
6.7.2参数分析
6.7.3与遗传算法的比较
6.8改进粒子群优化算法
6.8.1离散二进制PSO
6.8.2惯性权重模型
6.8.3收敛因子模型
6.8.4研究现状
智能优化计算
6.9粒子群优化算法的应用
6.9.1求解TSP问题
6.9.2其它应用
6.10群智能算法的特点与不足
智能优化计算
运行结果
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
6.3基本蚁群优化算法
智能优化计算
运行结果
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
6.3基本蚁群优化算法
智能优化计算
运行结果
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
6.3基本蚁群优化算法
智能优化计算
运行结果
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
6.3基本蚁群优化算法
智能优化计算
智能优化计算
算法流程
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
6.3基本蚁群优化算法
智能优化计算
初始参数
城市数30;
蚂蚁数30；
α=1;
β=5;
ρ=0.5;
最大迭代代数200;
Q=100;
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
6.3基本蚁群优化算法
智能优化计算
运行结果
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
6.3基本蚁群优化算法
6.4.2最优解保留策略蚂蚁系统
6.4.3蚁群系统
6.4.4最大－最小蚂蚁系统
6.4.5基于排序的蚂蚁系统
6.4.6各种蚁群优化算法的比较
智能优化计算
6.5蚁群优化算法的应用
6.5.1典型应用
6.5.2医学诊断的数据挖掘
6.6粒子群算法的基本原理
6.6.1粒子群算法的提出
6.6.2粒子群算法的原理描述
运行结果
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
智能优化计算
三种模型
ant-cycle：
（蚁周）
ant-quantity：
（蚁量）
ant-density:
（蚁密）
6.3基本蚁群优化算法
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
智能优化计算
三种模型
在Ant-density和Ant-quantity中蚂蚁在两个位置节点间每移动一次后即更新信息素（局部信息），而在Ant-cycle中当所有的蚂蚁都完成了自己的行程后（全局信息）才对信息素进行更新。
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
下一步允许的城市的集合
6.3基本蚁群优化算法
智能优化计算
解决TSP问题
当所有蚂蚁完成一次周游后，各路径上的信息素将进行更新：
其中，ρ（0<ρ<1）表示路径上信息素的蒸发系数，Q为正常数，Lk表示第k只蚂蚁在本次周游中所走过路径的长度。
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
6.3基本蚁群优化算法
设各路径上的信息素τij(0)=C（C为一较小的常数）;
6.3.1蚂蚁系统的模型与实现
6.3基本蚁群优化算法
智能优化计算
解决TSP问题
每只蚂蚁根据路径上的信息素和启发式信息（两城市间距离）独立地选择下一座城市：
在时刻t，蚂蚁k从城市i转移到城市j的概率为
α、β分别表示信
息素和启发式因子
的相对重要程度。
描述
群智能作为一种新兴的演化计算技术已成为研究焦点，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关系。
特性
指无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性，在没有集中控制且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。
6.1.2群智能算法
6.1群智能
智能优化计算
优点
灵活性：群体可以适应随时变化的环境；
智能优化计算
6.1群智能
智能优化计算
群智能（Swarm Intelligence, SI）
人们把群居昆虫的集体行为称作“群智能”（“群体智能”、“群集智能”、“集群智能”等）
特点
个体的行为很简单，但当它们一起协同工作时，却能够突现出非常复杂（智能）的行为特征。
6.1.1群智能的概念
6.1群智能
智能优化计算