蚁群算法模拟系统的设计与实现-毕设论文
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
第二课堂与理论创新论文<<蚁群算法及应用>>姓名：孙松学号：20074578班级：一班专业：网络工程蚁群算法及应用摘要：蚁群算法是近几年来迅速发展起来的、并得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法。
研究表明该算法具有并行性，鲁棒性等优良性质。
蚁群算法是一种新型模拟进化算法，广泛应用于求解组合优化问题．对蚁群算法的原理、模型的建立及此算法的发展前景进行了剖析对蚁群算法理论及其进展情况做了简要的综述，介绍了该算法在理论和实际问题中的应用，并对其前景进行了展望。
The ant group algorithm and ApplicationAbstract：The ant group algorithm is in the last few years the rapidly expand, and obtains the widespread application one kind of new simulation evolution optimization algorithm. The research indicated that this algorithm has parallelism, robust and so on fine nature. The ant group algorithm is one kind of new simulation evolution algorithm, widely applies in the solution combination optimization question. To the ant group algorithm's principle, the model establishment and this algorithm's prospects for development have carried on the analysis have made the brief summary to the ant group algorithm theory and the progress, introduced this algorithm in the theory and actual problem's application, and has carried on the forecast to its prospect. Keywords：Ant group algorithm; Parallelism; Combination optimization; Model building一、引言：随着科学技术和现代化生产的迅猛发展，优化问题在各行各业中的地位越来越重要，而实际优化问题也更加复杂，因此，迫切需要新的优化理论和方法。
蚁群算法的原理与应用论文
蚁群算法的原理与应用论文引言蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
它源于对蚂蚁在寻找食物过程中的集体智能行为的研究，通过模拟蚂蚁在寻找食物时的信息交流和路径选择，来寻求最优解。
蚁群算法具有全局搜索能力、自适应性和高效性等特点，被广泛应用于各个领域的优化问题求解中。
蚁群算法的原理蚁群算法的原理主要包括蚂蚁行为模拟、信息交流和路径选择这三个方面。
蚂蚁行为模拟蚂蚁行为模拟是蚁群算法的核心，它模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为。
蚂蚁沿着路径前进，释放信息素，并根据信息素的浓度选择下一步的移动方向。
当蚂蚁在路径上发现食物时，会返回到蚂蚁巢穴，并释放更多的信息素，以引导其他蚂蚁找到这条路径。
信息交流蚂蚁通过释放和感知信息素来进行信息交流。
蚂蚁在路径上释放信息素，其他蚂蚁在感知到信息素后，会更有可能选择这条路径。
信息素的浓度通过挥发和新的信息素释放来更新。
路径选择在路径选择阶段，蚂蚁根据路径上的信息素浓度选择移动的方向。
信息素浓度较高的路径更有可能被选择，这样会导致信息素逐渐积累并形成路径上的正反馈。
同时，蚂蚁也会引入一定的随机因素，以增加算法的多样性和全局搜索能力。
蚁群算法的应用蚁群算法已经在各个领域得到广泛的应用，下面列举了几个常见的领域：•路径规划：蚁群算法能够用于求解最短路径和最优路径问题。
通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，可以得到最优的路径解决方案。
•旅行商问题：蚁群算法被广泛应用于旅行商问题的求解中。
通过模拟蚂蚁的行为，找到最优的旅行路径，使得旅行商能够有效地访问多个城市。
总结蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁的行为和信息交流，来寻找最优解。
蚁群算法具有全局搜索能力、自适应性和高效性等特点，在各个领域都得到了广泛应用。
未来，随着对蚁群算法的深入研究和改进，相信它会在更多的优化问题求解中发挥重要作用。
以上是关于蚁群算法的原理与应用的论文，希望对读者有所帮助。
毕业设计论文-基于蚁群算法的图像边缘检测-附代码
毕业设计论文-基于蚁群算法的图像边缘检测-附代码上海工程技术大学毕业设计(论文) 基于蚁群算法的图像边缘检测目录摘要 ...............................................................1 ABSTRACT .............................................................2 1 绪论 (3)1.1 研究背景 ...........................................................31.2 研究现状和发展方向 (4)6 1.3 研究目的和意义 .....................................................2 图像边缘检测概述 ..................................................... 7 2.1 边缘的定义及类型 ................................................... 8 2.2 常用的边缘检测方法 (10)2.3 其他边缘检测方法 .................................................. 15 2.3.1 基于小波变换的边缘检测 .......................................... 15 2.3.2 基于数学形态学的边缘检测 (16)17 2.4 传统边缘检测的不足 ................................................3 蚁群算法 ............................................................ 17 3.1蚁群算法的基本原理 (18)3.2 基于蚁群算法的图像边缘检测 ........................................21 4 实验结果及分析 ...................................................... 22 4.1 基于蚁群算法的图像边缘检测流程 .................................... 22 4.2 实验结果与性能分析 (26)4.2.1 参数对边缘检测的影响 ............................................ 294.2.2 与传统方法的比较 ................................................ 35 5 总结与展望 .......................................................... 37 参考文献 .............................................................. 39 附录 ................................................. 错误～未定义书签。
蚁群算法文献综述
1. 前言
蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO），它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文“Ant system: optimization by a colony of cooperating agents”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。其机理是:生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为.当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度.蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点.蚁群算法最早应用于旅行商问题（Travelling Salesman Problem）简称TSP问题，后来陆续渗透到其他领域，在很多领域已经获得了成功的应用，其中最成功的是在组合优化问题中的应用。组合优化问题分为两类：一类是静态组合优化问题，其典型代表有TSP，车间调度问题；另一类是动态组合优化问题，例如网络路由问题。本次毕业论文主要聚焦于静态组合优化问题。
蚂蚁在选择路径时，那些有更多蚂蚁曾经选择过的路径（也就是具有更高信息素密度的路径），被再次选中的可能性最大。
当ｔ＝０时，没有信息素，有３０只蚂蚁分别在Ｂ和Ｄ。蚂蚁走哪条道路是完全随机的。因此，在每个点上蚂蚁将有１５只经过Ｈ，另外１５只经过Ｃ。
当ｔ＝１时有３０只蚂蚁从Ａ到Ｂ，它们发现指向Ｈ道路上的信息素密度是１５，是由从Ｂ出发的蚂蚁留下的；指向Ｃ道路上的信息素密度是３０，其中１５是由Ｂ出发蚂蚁留下，另外１５是从Ｄ出发经过Ｃ已经到达Ｂ的蚂蚁留下。因此，选择经过Ｃ到Ｄ的可能性就更大，从Ｅ出发到Ｄ的３０只蚂蚁也面临着同样的选择，由此产生一个正反馈过程，选择经过Ｃ的蚂蚁越来越多，直到所有的蚂蚁都选择这条较近的道路。图1是著名的双桥实验的简化描述。
蚁群算法的改进与实现
蚁群算法的改进与实现作者：何巧亮指导老师：吴超云摘要近年来蚁群算法的研究有了很大的进展，本文介绍了一种基于信息素更新的蚁群算法—最优-最差蚂蚁系统.该算法通过对局部信息素、全局信息素更新的改进，以及对最优解进行更大限度的增强和对最差解的削弱，使得属于最优路径的边与属于最差路径的边之间的信息素量差异进一步增大，从而使得蚁群的搜索行为更集中于最优解的附近.最后通过仿真实验，证明了改进算法可以得到最优解，且收敛速度比一般的蚁群算法更快.关键词蚁群算法TSP信息素1 引言蚁群算法（Ant Colony Algorithm）是通过对自然界中真实的蚁群集体行为的研究而提出的一种基于种群的模拟进化算法.该算法属于随机搜索算法，由意大利学者M.Dorigo等[1]首先提出.该算法充分利用了蚁群搜索食物的过程来求解TSP，为了区别于真实蚂蚁群体系统，称该算法为“人工蚁群算法”.用蚁群方法求解NP-complete问题如TSP问题[2]、分配问题以及job-shop调度问题等，取得了较好的试验结果.蚁群算法的近10年来的研究表明：蚁群算法用于解决组合优化问题时具有很强的发现解的能力，且具有分布式计算、易于与其它方法结合、鲁棒性强等优点，在动态环境下表现出高度的灵活性和健壮性.除了业已得到公认的遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、神经网络算法等热门进化类方法，新加入的蚁群算法也开始崭露头角，为复杂困难的系统优化问题提供了新的求解方法.尽管一些思想尚处于萌芽时期，但人们已隐隐约约认识到，人类诞生于大自然，解决问题的灵感似乎也应该来自于大自然.这种由欧洲学者提出并加以改进的新颖系统优化思想，正在吸引着越来越多的学者的关注和研究，应用范围也开始遍及到许多科学技术和工程领域.蚁群算法在运算过程中，蚁群的转移是由各条路径上留下的信息量强度和城市之间的距离来引导的.蚁群运动的路径总是趋近于信息量最大的路径.通过对蚁群以及蚁群算法的研究表明，不论是真实蚁群还是人工蚁群系统，通常情况下，信息量最强的路径与所需要的最优路径比较接近.然而，信息量最强的路径不是所需要最优路径的情况仍然存在，而且在人工蚁群系统中，这种现象经常出现.这是由于在人工蚁群系统中，路径上的初始信息量是相同的，蚁群创建的第一条路径所获得的信息主要是城市之间的距离信息，这时蚁群算法等价于贪婪算法.第一次循环中蚁群在所经过的路径上留下的信息不一定能反映出最优路径的方向，特别是蚁群中个体数目较少或者所计算的路径组合较多时，就更不能保证蚁群创建的第一条路径能引导蚁群走向全局最优路径.第一次循环后，蚁群留下的信息会因为正反馈作用使得这条路径不是最优的路径，而且可能使离最优路径相差很远的路径上的信息得到不应有的增强，从而阻碍以后的蚂蚁发现更好的全局最优路径.不仅是第一次循环所建立的路径可能对蚁群产生误导，任何一次循环，只要这次循环所利用的信息较平均地分布在各个方向上，这次循环所释放的信息素就可能会对以后蚁群的决策产生误导.因此蚁群所找出的解需要通过一定的方法来增强，使蚁群所释放的信息素尽可能地不对以后的蚁群产生误导.同时，蚁群算法存在搜索时间长、易于停滞的缺点.近年来的研究表明，在解的质量和最优解的距离之间存在着一定的关系.因此将搜索集中于搜索过程中所找出的最优解的周围，是这些改进算法提高算法性能的基本着重点.2 基本蚁群算法系统模型基本蚁群算法系统是我们研究改进的蚁群算法的基础，在近年的研究中起着极其重要的作用，下面我们将引入其模型以及相关改进算法的说明.2.1 TSP 问题下的基本蚁群算法]3[Ant System 最先用于求解旅行商问题(TSP),下面就以TSP 问题为例来说明Ant System.设m 为蚁群数量；ij d 为城市i ，j 之间的距离；)(t τ为t 时刻连接城市i 和j 的路径(i,j)上的残留信息量，初始时刻各路径上信息量相等，设C =)0(τ（C 为常数）；η表示城市i 转移到城市j 的期望程度，可根据某种启发式算法具体确定，在TSP 问题中一般取ij ij d l /=η.蚂蚁k(k=1,2,…,m)根据各条路径上的信息量决定转移方向，t 时刻蚂蚁k 从城市i 向城市j转移的概率)(t P kij 计算式为()()()0ij ij k ijis is t t P t otherwiseαβαβτητη⎧⨯⎪=⨯⎨⎪⎩∑ （2.1） 式中,j ∈allowed k ，s ∈allowed k ，allowed k ={0,1,…,n-1}-tabu k 表示蚂蚁k 下一步允许选择的城市.与自然蚁群系统不同之处在于人工蚁群系统具有一定的记忆力, tabu k（k=1,2,…,m ）用于记录蚂蚁k 所走过的城市,集合tabu k 随着进化过程进行动态调整.人工蚁群保留了自然蚁群信息素挥发特点,随着时间的推移,以前留下的信息逐渐消逝,参数ρ (10<≤ρ)表示信息素的持久性，1-ρ则表示信息素的衰减度.在每只蚂蚁完成对所有城市(n 个)的访问后(即一次循环结束) ,各路径的信息素量根据式(2.2) ,式(2.3) 进行调整.ij ij ij t n t τρτρτ∆-+=+)1()(.)( (2.2)∑=∆=∆mk kijij 1ττ (2.3) 在(2.3)式中,kij τ∆表示第k 只蚂蚁在本次循环中留在路径(i ，j)上的信息素量,ij τ∆表示本次循环中路径(i ，j)上的信息素增量. 否则 ）时刻经过路径（只蚂蚁在若第⎪⎩⎪⎨⎧+=∆ 0,1 j i t k L Qk kij τ （2.4） 在(2.4)式中, Q 是1 个常数, 表示蚂蚁所留的信息素量，k L 表示第k 只蚂蚁在本次循环中所走路径的长度.在初始时刻，。
应用篇-第11章-蚁群算法的仿真与实现
11.2.6
信息素挥发的抽象
自然界中的真实蚂蚁总是在所经路径上连续不断地留下信息素，而 信息素也会随着时间的推移而连续不断地挥发。由于计算机处理的 事件只能是离散事件，所以必须使信息素的挥发离散发生。通常的 做法是，当蚂蚁完成从某一节点到下一节点的移动后，即经过一个 时间单位之后，进行一次信息素的挥发，而这种在离散时间点进行 信息素挥发的方式与蚂蚁觅食过程的机理是完全相符的。11.2.2来自基本蚁群算法的机制原理
模拟蚂蚁群体觅食行为的蚁群算法是作为一种新的计算智能 模式引入的，该算法基于如下基本假设： （1）蚂蚁之间通过信息素和环境进行通信。每只蚂蚁仅根 据其周围的局部环境做出反应，也只对其周围的局部环境产 生影响。 （2）蚂蚁对环境的反应由其内部模式决定。因为蚂蚁是基 因生物，蚂蚁的行为实际上是其基因的适应性表现，即蚂蚁 是反应型适应性主体。 （3）在个体水平上，每只蚂蚁仅根据环境做出独立选择； 在群体水平上，单只蚂蚁的行为是随机的，但蚁群可通过自 组织过程形成高度有序的群体行为。
(1) 人工蚂蚁存在于一个离散的空间中，它们的移动是从一个状态到另一 个状态 的转换；
(2) 人工蚂蚁具有一个记忆其本身过去行为的内在状态；
(3) 人工蚂蚁存在于一个与时间无关联的环境之中； (4) 人工蚂蚁不是完全盲从的，它还受到问题空间特征的启发。例如有的 问题中 人工蚂蚁在产生一个解后改变信息量，而有的问题中人工蚂蚁每作出 一步选择 就更改信息量，但无论哪种方法，信息量的更新井不是随时都可 进行的； (5) 为了改善算法的优化效率，人工蚂蚁可增加一些性能，如预测未来、 局部优化、回退等，这些行为在真实蚂蚁中是不存在的。在很多具体应用中， 人工蚂 蚁可在局部优化过程中相互交换信息，还有一些改进蚁群算法中的人 工蚂蚁可 实现简单预测。
毕业论文：蚁群算法的研究应用(定稿)-精品【范本模板】
第一章绪论1。
1选题的背景和意义受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群体智能的研究。
群体智能作为一个新兴领域自从20世纪80年代出现以来引起了多个学科领域研究人员的关注，已经成为人工智能以及经济社会生物等交叉学科的热点和前沿领域。
群体智能（Swarm Intelligence）中的群体（Swarm）指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境）的主体,这组主体能够合作进行分布问题求解，群体智能指的是无智能或者仅具有相对简单智能的主体通过合作表现出更高智能行为的特性；其中的个体并非绝对的无智能或只具有简单智能,而是与群体表现出来的智能相对而言的。
当一群个体相互合作或竞争时，一些以前不存在于任何单独个体的智慧和行为会很快出现。
群体智能的提出由来已久，人们很早以前就发现,在自然界中，有的生物依靠其个体的智慧得以生存,有的生物却能依靠群体的力量获得优势。
在这些群体生物中,单个个体没有很高的智能,但个体之间可以分工合作、相互协调,完成复杂的任务，表现出比较高的智能。
它们具有高度的自组织、自适应性,并表现出非线性、涌现的系统特征。
群体中相互合作的个体是分布式的，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态；没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。
可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性。
由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小.系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性。
因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。
随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛，当前存在的一些群体智能算法有人工神经网络，遗传算法，模拟退火算法，群集智能,蚁群算法,粒子群算等等。
毕业论文 蚁群算法
毕业论文蚁群算法蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为而发展而来的一种计算智能算法。
该方法利用蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素来指导其他蚂蚁选择路径，从而达到最优路径的目的。
本文将介绍蚁群算法的基本原理、应用领域以及算法的优缺点。
一、算法原理1.1信息素在蚁群算法中，信息素是指蚂蚁在寻找食物时分泌的一种化学物质，它会留在路径上，用于指导其他蚂蚁选择路径。
当一条路径上的信息素浓度足够高时，其他蚂蚁会更倾向于选择这条路径。
1.2蚁群算法过程（1）初始化：随机放置一些蚂蚁并随机设置它们的起点和终点。
（2）蚂蚁选择路径：每个蚂蚁根据当前位置的信息素浓度，选择下一步要走的路径。
选择路径的规则可以根据具体问题来设计。
（3）信息素更新：当蚂蚁完成任务后，会在其经过的路径上留下一定量的信息素。
信息素的更新可以通过公式：$ T_{ij}=(1-ρ) ·T_{ij}+∑\\frac{\\Delta T_{ij}^{k}}{L_{k}} $ 来完成，其中 $ T_{ij} $ 表示在第 $i$ 个节点到第 $j$ 个节点之间路径的信息素，$ L_{k} $ 表示第 $k$ 只蚂蚁走过的路径长度，$ \\Delta T_{ij}^{k} $ 表示第 $k$ 只蚂蚁在第 $i$ 个节点到第$j$ 个节点之间路径上留下的信息素。
（4）重复执行步骤（2）和（3），直到满足算法终止条件。
二、应用领域由于蚁群算法具有寻优能力和适应性强等优点，因此在多个应用领域得到了广泛的应用：2.1路线规划将蚁群算法应用到路线规划中，可以帮助人们更快捷、更准确地规划出最优路径。
例如，在地图搜索、货车路径规划、船只导航等领域都有广泛的应用。
2.2优化问题蚁群算法能够在多种优化问题中得到应用，例如在图像处理、模式识别、网络优化中，通过不断地调节参数，可以找出最佳的结果。
2.3组合优化问题在组合优化问题中，由于问题的规模较大，常规优化算法很容易陷入局部最优解中无法跳出。
基本蚁群优化算法及其改进毕业设计
摘要自意大利学者M. Dorigo于1991年提出蚁群算法后，该算法引起了学者们的极大关注，在短短十多年的时间里，已在组合优化、网络路由、函数优化、数据挖掘、机器人路径规划等领域获得了广泛应用，并取得了较好的效果。
本文首先讨论了该算法的基本原理，接着介绍了旅行商问题，然后对蚁群算法及其二种改进算法进行了分析，并通过计算机仿真来说明蚁群算法基本原理，然后分析了聚类算法原理和蚁群聚类算法的数学模型，通过调整传统的蚁群算法构建了求解聚类问题的蚁群聚类算法。
最后，本文还研究了一种依赖信息素解决聚类问题的蚁群聚类算法，并把此蚁群聚类算法应用到对人工数据进行分类，还利用该算法对2005年中国24所高校综合实力进行分类，得到的分类结果与实际情况相符，说明了蚁群算法在聚类分析中能够收到较为理想的结果。
【关键词】蚁群算法；计算机仿真；聚类；蚁群聚类Study on Ant Colony Algorithm and its Application inClusteringAbstract：As the ant colony algorithm was proposed by M. Dorigo in 1991,it bringed a extremely large attention of scholars, in past short more than ten years, optimized, the network route, the function in the combination optimizes, domains and so on data mining, robot way plan has obtained the widespread application, and has obtained the good effect.This acticle discussed the basic principle of it at first, then introduced the TSP,this acticle also analysed the ant colony algorithm and its improved algorithm, and explanated it by the computer simulates, then it analysed the clustering algorithm and the ant clustering algorithm, builded the ant clustering algorith to solution the clustering by the traditioned ant algorithm. At last, this article also proposed the ant clustering algorith to soluted the clustering dependent on pheromon. Carry on the classification to the artificial data using this ant clustering algorithm; Use this algorithm to carry on the classification of the synthesize strength of the 2005 Chinese 24 universities; we can obtain the classified result which matches to the actual situation case. In the next work, we also should do the different cluster algorithm respective good and bad points as well as the classified performance aspect the comparison research; distinguish the different performance of different algorithm in the analysis when the dates are different.Key words：Ant colony algorithm; Computer simulation; clustering; Ant clustering目录1 引言 (3)1.1群智能 (2)1.2蚁群算法 (3)1.3聚类问题 (4)1.4本文研究工作 (5)2 蚁群算法原理及算法描述 (5)2.1蚁群算法原理 (5)2.2蚁群优化的原理分析 (8)2.3算法基本流程 (10)2.4蚁群觅食过程计算机动态模拟 (11)2.5人工蚂蚁与真实蚂蚁的对比 (13)2.6本章小结 (14)3 基本蚁群优化算法及其改进 (15)3.1旅行商问题 (15)3.2基本蚁群算法及其典型改进 (15)3.2.1 蚂蚁系统 (15)3.2.2 蚁群系统 (16)3.2.3 最大-最小蚂蚁系统 (16)3.3基本蚁群算法仿真实验 (16)3.3.1 软硬件环境 (16)3.3.2 重要参数设置 (16)3.3.3仿真试验 (17)3.4本章小结 (19)4 蚁群聚类算法及其应用 (20)4.1聚类问题 (20)4.2蚁群聚类算法的数学模型 (21)4.3蚁群聚类算法 (21)4.3.1 蚁群聚类算法分析 (22)4.3.2 蚁群聚类算法流程 (25)4.4蚁群聚类算法在高校分类中的应用 (25)4.5本章小结 (27)5 结论与展望 (28)参考文献 (29)致谢 (31)附录 (32)1 引言下面将介绍群智能以及蚁群算法和聚类问题。
研究背景——蚁群算法数学模型
两层信息素更新策略：
第1层:原有信息素的挥发 ij(t n) (1 ) ij (t ) 第2层:借鉴奖惩蚁群算法思想，在完成每次循环进行信息素挥发后，根据蚂蚁所建 立路径的长短，进行排序，只有前w只建立短路径的蚂蚁被挑选出来进行奖励，其 他 (m-w )只建立路径的蚂蚁进行惩罚。
素而言在数量上占据绝对的优势时,会引起算法过早地收敛。对这一不足,本文借 鉴MMAS思想,对各路径上的信息素量施加最小最大限制。
min ij (t ) max
本文算法改进——ห้องสมุดไป่ตู้法流程
开始 初始化 蚂蚁构建路径 N
所有蚂蚁结束？
Y
路径排序 信息素更新 N
满足结束条件？
Y
结束
本文算法改进——性能验证
有函数 f ( , , , m, Q)，那么参数的连续区域优化问题可以定义为：确定蚁群算 法五个主要参数 的值，使得函数 取得最优值。由这个定义我们自然地可以将参 数的优化看成一个组合优化问题，而且是一个连续域的组合优化问题。
选定方法:粒子群算法，因粒子群优化算法具有很强的全局优化能力，能较快
TSP51问题各算法性能比较表 算法 基本蚁群算法 平均最优解 449.3535 平均迭代次数 124 平均运行时间(s) 29
毕业论文蚁群算法的研究应用
毕业论文蚁群算法的研究应用目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目标与内容 (5)二、蚁群算法概述 (6)2.1 蚂蚁算法的基本原理 (7)2.2 蚂蚁算法的发展历程 (8)2.3 蚂蚁算法的应用领域 (10)三、蚁群算法在毕业论文选题中的应用研究 (11)3.1 选题的重要性 (13)3.2 基于蚁群算法的选题方法 (15)3.3 实证分析与结果 (16)3.4 讨论与分析 (17)四、蚁群算法在毕业论文结构优化中的应用研究 (18)4.1 毕业论文结构优化的必要性 (20)4.2 基于蚁群算法的结构优化方法 (21)4.3 实证分析与结果 (22)4.4 讨论与分析 (23)五、蚁群算法在毕业论文关键词提取中的应用研究 (25)5.1 关键词提取的重要性 (26)5.2 基于蚁群算法的关键词提取方法 (26)5.3 实证分析与结果 (28)5.4 讨论与分析 (29)六、蚁群算法在毕业论文摘要撰写中的应用研究 (30)6.1 摘要撰写的重要性 (31)6.2 基于蚁群算法的摘要撰写方法 (32)6.3 实证分析与结果 (32)6.4 讨论与分析 (34)七、结论与展望 (35)7.1 研究成果总结 (36)7.2 研究的不足之处及局限性 (37)7.3 对未来研究的展望 (38)一、内容描述本文深入研究了蚁群算法在毕业论文选题过程中的应用，旨在通过优化算法提高选题效率和准确性。
概述了蚁群算法的基本原理和特点，分析了其在毕业论文选题中的潜在价值。
详细介绍了蚁群算法在毕业论文选题中的应用方法，包括算法设计、实验设置和性能评估等方面。
在算法设计方面，本文对蚁群算法进行了改进，引入了动态权重和精英蚂蚁策略，以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。
为了适应毕业论文选题的特殊性，还对算法进行了任务分解和约束处理。
在实验设置方面，本文选取了多所高校的毕业论文作为数据集，构建了相应的实验环境。
蚁群算法毕业论文
蚁群算法毕业论文蚁群算法毕业论文引言在当今信息时代，人工智能和智能算法的发展日新月异。
蚁群算法作为一种模拟生物群体行为的优化算法，已经在多个领域取得了优秀的成果。
本篇论文将探讨蚁群算法的原理、应用以及未来的发展方向。
一、蚁群算法的原理蚁群算法是一种基于蚂蚁觅食行为的启发式算法。
蚂蚁在觅食过程中通过信息素的沉积和蒸发来实现信息的传递和集成，从而找到最优的路径。
蚁群算法利用这种信息素机制，通过模拟蚂蚁的觅食行为来求解优化问题。
蚁群算法的基本原理包括两个方面：正向反馈和负向反馈。
正向反馈是指蚂蚁在觅食过程中，发现食物后释放信息素，吸引其他蚂蚁前往。
负向反馈是指蚂蚁在觅食过程中，经过的路径上的信息素会逐渐蒸发，从而减少后续蚂蚁选择该路径的概率。
二、蚁群算法的应用蚁群算法在多个领域都有广泛的应用。
其中最为著名的应用之一是在旅行商问题（TSP）中的应用。
旅行商问题是指在给定的一组城市中，找到一条最短路径，使得旅行商能够经过每个城市且只经过一次，最后回到起点城市。
蚁群算法通过模拟蚂蚁的觅食行为，成功地解决了这个NP难问题。
除了旅行商问题，蚁群算法还被广泛应用于图像处理、机器学习、网络优化等领域。
在图像处理中，蚁群算法可以用于图像分割、图像匹配等任务。
在机器学习中，蚁群算法可以用于优化神经网络的权重和偏置。
在网络优化中，蚁群算法可以用于优化网络拓扑结构，提高网络的性能。
三、蚁群算法的发展方向尽管蚁群算法已经取得了一定的成果，但仍然存在一些问题和挑战。
首先，蚁群算法在处理大规模问题时，容易陷入局部最优解。
其次，蚁群算法对参数的选择比较敏感，需要经验调整。
此外，蚁群算法在处理动态环境下的问题时，效果不尽如人意。
为了解决这些问题，研究者们提出了一些改进的蚁群算法。
例如，基于混沌理论的蚁群算法、蚁群算法与遗传算法的融合等。
这些改进算法在一定程度上提高了蚁群算法的性能和鲁棒性。
此外，蚁群算法还可以与其他智能算法相结合，形成混合算法。
基于蚁群优化的自组网路由算法的研究与仿真
摘要路由算法是支撑网络传输的关键技术，将随着网络新技术的出现而发展。
无线移动自组网是一种具有临时快速自动组网能力的新型网络，这种网络不存在固定基础设施，拓扑结构变化频繁，节点可作为路由转发节点，因此，开发一种较好的动态路由协议将成为Ad Hoc网络设计的关键。
目前，Ad Hoc网络路由协议可分为表驱动路由、按需路由以及二者相结合的路由协议。
本文首先对Ad Hoc网络进行了概述，总结了该网络目前研究的重点和难点，引入了本课题——路由算法的设计，并对比较常用的现存路由协议进行了讨论和分析，给出了Ad Hoc网络路由协议的分类，并阐述了现有路由算法的基本原理，分析了其工作性能并做出总结。
接着，通过对蚁群算法的基本原理和基本数学模型进行深入的分析，提出了一种基于蚁群算法的自组网路由协议。
由于蚁群优化算法是一种通用的分布式随机优化方法，并广泛应用于网络的路由算法中，因此，该路由协议结合蚁群算法的原理，首次提出了蚂蚁释放有效信息素的比率，而且根据多代理机制，引入了服务代理来减少蚂蚁代理的开销。
此算法是一种混合式路由算法，将按需建立路由和主动对路由进行维护和探索结合起来。
最后，在网络仿真平台NS-2上进行了算法的仿真实现，并与现有典型协议在不同的实验场景下进行了性能分析比较，包括数据包的平均端到端的延迟、数据包的传输率、网络的吞吐率以及路由开销。
仿真结果表明所提出的基于蚂蚁算法的移动自组网路由算法具有良好的性能，大大提高了系统的可靠性，鲁棒性，和增强通信网络的自适应能力，并对今后的研究方向和内容进行了探讨。
关键词：移动自组网；路由；蚁群优化；代理；NS2- I -AbstractRouting algorithm is a pivotal technology that underpins the network transmission, will develop with the appearance of the new network. Mobile Ad Hoc Networks is a new kind of wireless networks that it can self-organize and self-configured. In this kind of networks, it doesn’t require fixed infrastructure, the network topology constantly changes and all the mobile nodes are equal that could be a routing node transmit messages. Therefore, design a new dynamic routing protocol is important for Ad Hoc network. At present, the Ad Hoc network routing protocols can be divided into table-driven routing, on-demand routing and the hybrid of the two routing protocol.Firstly, this paper describes the mobile Ad Hoc networks synoptically, sums up the present focus of the study and difficult of networks, and then introduces this paper’s topic - routing algorithm design, discusses and analyses these existing routing protocol, and then suggests the classification of Ad Hoc networks routing agreement, elaborate the theory of routing algorithm on hand, analyzes its working ability and summarize it.Secondly, through deep research the ant algorithm principles and its basic mathematical models, an ad hoc network routing algorithm based on ACO is proposed. Since ACO is a general distributed random optimization method and has already been widely applied to the networks routing algorithm, this routing algorithm based on ACO principle, available pheromone released by ant agent is proposed, and according to multi-agent mechanism, introduces the service agents to reduce the expense of ant agents. This algorithm is a hybrid algorithm that combines reactive path setup with proactive path probe and maintain.Finally, the new algorithm is simulation realized on network simulation platform NS-2, and compared with existing typical protocols under different experiment scenes. Including packets average end-to-end delay, packet delivery ratio, networks throughput and routing overhead. The simulation results show that routing algorithm based on ACO for mobile Ad Hoc network has better performance than others. In the end, this paper provides the future works.Keywords：Mobile Ad Hoc networks; routing; ACO; agent; Network Simulator Version-2- II -目录摘要 (I)Abstract ......................................................................................................................... I I 目录 ..................................................................................................................... I II 第1章前言 (1)1.1研究背景 (1)1.1.1 无线移动自组网 (1)1.1.2 实现网络的关键技术 (2)1.2 研究现状 (4)1.3 研究的内容及主要目标 (5)1.4 论文的组织结构 (6)第2章无线自组网路由协议 (7)2.1 Ad Hoc网路由协议概述 (7)2.1.1 Ad Hoc路由协议面临的问题 (7)2.1.2 Ad Hoc网路由协议的设计 (8)2.2 无线Ad Hoc网络路由分类 (9)2.2.1 表驱动路由协议（Table Driven Routing Protocols） (10)2.2.2 按需路由协议（On Demand Routing Protocols） (12)2.2.3 混合路由协议（Hybrid Routing Protocols） (16)2.3 各种路由协议的比较 (17)2.4 本章小结 (18)第3章蚁群算法 (19)3.1蚂蚁算法原理 (19)3.2 蚁群算法的研究进展及特征 (22)3.2.1 蚁群算法的研究进展 (22)3.2.2 蚁群算法的主要特征 (22)3.3蚁群算法的数学模型 (23)3.4 蚁群算法在通信中的研究 (26)3.5本章小结 (28)第4章基于蚁群优化的自组网路由算法 (29)4.1 基于蚁群算法的自组网路由协议发展现状 (29)- III -4.1.1 设计思路 (29)4.1.2 发展现状 (30)4.2算法介绍及相关概念 (32)4.2.1移动agent (32)4.2.2 路由的切换 (33)4.3算法设计 (34)4.3.1 路由的建立 (34)4.3.2路由的维护与探索 (37)4.3.3链路中断与修复 (38)4.4 算法中的主要数据结构 (39)4.5本章小结 (41)第5章路由协议及仿真 (42)5.1网络协议仿真工具NS2 (42)5.1.1 NS2简介 (42)5.1.2仿真过程 (43)5.1.3建立新协议 (44)5.1.4 无线移动模型 (44)5.2仿真程序的设计 (46)5.2.1 仿真环境 (46)5.2.2 定义网络参数 (46)5.2.3仿真场景的配置 (47)5.3 仿真结果及其分析 (48)5.3.1 模拟结果动态显示 (48)5.3.2 性能衡量指标 (51)5.3.3 性能分析 (52)5.4 本章小结 (57)结论 (58)致谢 (60)参考文献 (61)- IV -- 1 -第1章 前 言1.1 研究背景1.1.1 无线移动自组网由于有线通信方式对应用范围的限制，人们发明了无线移动通信。
基于蚁群算法路由选择可视化动态模拟-JAVA毕业设计论文
基于蚁群算法路由选择可视化动态模拟Visul Simulation of Routing Selsect based on Ant Colony Algorithms学院名称: 计算机学院专业班级:学生姓名:XXX指导教师姓名:XXX指导教师职称:摘要路由选择是一种基于网络层的协议,而所有流行的网络层路由选择协议都是基于以下两种典型的分布式算法之一:距离向量路由算法和链路状态路由算法。
组合优化问题是人们在工程技术、科学研究和经济管理等众多领域经常遇到的问题,其中许多问题如旅行商问题、0-1背包问题、图着色问题、装箱问题等,都被证明为NP-困难问题。
用确定性的优化算法求NP完全问题的最优解,其计算时间使人难以忍受或因问题的高难度而使其计算时间随问题规模的增加以指数速度延长。
用近似算法如启发式算法求解得到的近似解不能保证其可行性和最优性,甚至无法知道所得解同最优解的近似程度。
因而在求解大规模组合优化问题时,传统的优化算法就显得无能为力了。
在过去的10多年,蚁群算法(ACO)的研究和应用取得了很大的进展,大量结果证明了算法的有效性和在某些领域的优势。
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法, 研究表明该算法具有并行性, 鲁棒性等优良性质。
本文阐述了蚁群算法的原理,详细的说明了蚂蚁算法中各个功能模块,并介绍了该算法在理论和实际问题中的应用, 并对其前景进行了展望。
关键词:蚁群算法信息素仿真AbstractWhether it is one based on Internet agreement for route not to choose, and all Internet route that prevail choose agreement on the basis of the following two typical distributed algorithm one of. Is it optimize problem people in engineering , scientific research , economic management numerous problem that field run into often to make up, among them a lot of question if knapsack issue , issue of businessman in the travel industry and of TSP , pursue painted question , case issue ,etc., proved as 6WF difficult problem. Ask the solving optimumly of JSP complete problem with the deterministic optimization algorithm, calculation its time make people to be insufferable making their calculation time up to increase , issue of scale lengthen so as to index speed because the question is highly difficult. If heuristic algorithm is it solve receive approximate solution can the assurance feasibility and getting optimum their to ask with algorithm of similar toing, it is even unable to know incomes and solve and solve optimumly to be similar to the degree. Therefore while asking and solving and making the question of optimizing up on a large scale, the traditional optimization algorithm seems powerless . From vectorial route algorithm, algorithm of route and state of chain The researches and applications on ACO algorithm have made great progresses in the past more than ten years. A number of results prove the validity of the algorithm and its advantages in some fields. ACO algorithm whether one new-type simulation evolve the algorithm , studies have shown this algorithm has walking abreast nature, fine nature such as being stupid and excellent. This text has explain ant's principle of one group of algorithms, has introduced this application in the theory and practical problem of algorithm, and has looked forward to its prospect .Keyword: Ant Colony Optimization algorithm Pheromone Simulation目录前言 (1)第1章绪论 (2)1.1 路由选择的意义 (2)1.1.1 路由选择技术的组成 (2)1.1.2 路由算法设计目标 (3)1.1.3 路由算法的分类 (4)1.1.4 路由算法衡量的标准 (4)1.2.目前常用的路由算法 (5)1.2.1 最短路径算法 (5)第2章蚁群算法的基本原理 (7)2.1蚂蚁算法的产生 (7)2.2 蚂蚁算法的算法思想 (7)2.3蚁群算法原理 (8)2.4 蚁群算法的应用 (12)2.4.1蚂蚁算法在电信网动态路由优化中的应用 (12)2.4.2蚂蚁算法在组合优化中的应用 (12)2.5 蚂蚁算法的未来发展 (12)2.5.1 MMAS ( Max2Min ant system) 最大最小蚁群算法 (12)2.5.2 具有变异特征的蚁群算法 (12)2.5.3 自适应蚁群算法 (13)2.5.4大规模集成电路综合布线 (13)2.5.5电信网络路由 (13)第3章开发工具 (14)3.1软件环境 (14)3.2其他资料 (14)3.3 Java 的简单介绍 (14)3.3.1 网络时代的需要 (14)3.3.2 Internet的普及 (14)3.3.3 跨平台可移植性的要求 (14)3.4 Java 的主要特点 (15)3.4.1 简单性 (15)3.4.2 安全性 (15)3.4.3 面向对象性 (15)3.4.4 可靠性 (16)第4章具体的功能结构 (17)4.1 系统的结构总框图 (17)4.2 蚂蚁算法的主要步骤 (18)第5章系统的实现 (25)5.1蚁群算法的实现结果 (25)第6章算法的不足和改进 (29)6.1 算法的不足 (29)6.2 算法的改进 (30)6.2.1信息素更新参数微调 (30)6.2.2 全局调整 (31)6.2.3 信息素值微调 (31)6.3一种先进的蚂蚁算法——智能蚂蚁算法 (31)6.3.1 取消外激素 (31)6.3.2 自动调节选择最优路径的比例 (32)5.6.3 选择目标城市的依据 (32)6.3.4引入扰动 (32)6.4 蚂蚁算法的展望 (33)结束语 (34)参考文献 (35)前言蚁群算法是一种新生的算法,具有很强的通用性。
自动化专业论文 车间作业调度问题的蚁群算法设计与实现
车间作业调度问题的蚁群算法设计与实现摘要对于现代化的制造业和生产环境来说最大限度的体现了时间就是金的道理，如何缩短工作时间、最大限度的缩短在未知环境下摸索出一条最符合省时原则的方案成为企业有效进行生产的关键问题。
而调度问题对于制造业来说就是提高生产效率和降低生产成本的关键，发挥着重要的作用。
蚁群算法的解决方案让我们对未知的路径优化作出有效的突破，它具有正反馈的特点，以及分布计算和启发性搜索性。
作为一种仿生科技，它实际上就是很好的利用了蚂蚁在寻找食物过程中如何确定一条从蚁穴到食物的最短路径问题。
对于车间作业调度（JSSP）来说，车间作业调度获得最优解是运作管理的关键所在。
本文从介绍JSSP目前的发展现状以及蚁群算法能在现有基础上为车间调度问题提车的新的思考点，如何将蚁群算法的思维很好的运用到JSSP中，并得到很好的实现。
从蚁群算法的发展背景，主要思想和发展趋势做了详细的介绍。
从现有的蚁群算法为起点，其主要目的是要提出一种新的邻域，与传统的邻域相比要有效的缩小邻域的空间规模。
对于蚁群算法中的参数设置问题进行探究，对参数实行部分调整，通过算法的结果对程序进行优化，希望能对于现代化优化调度问题能有显示的理论基础和应用的价值。
关键词：车间作业调度问题；蚁群算法；信息素；人工智能AbstractFor modern manufacturing and production environment, maximum limit embodies the sense of time is gold, how to shorten the work time, maximum shortening in unknown environments for a the most conform to the principle of time becomes the key issue in the enterprise effective production. The scheduling problem for manufacturing is to improve production efficiency and reduce the production cost is the key, play an important role. Ant colony algorithm solution let us to the unknown path optimization to make effective breakthrough, it has the characteristics of positive feedback, as well as the distributed computing and heuristic searching capability. As a kind of bionic technology, it is actually very good use of the ants searching for food in the process of how to determine a shortest path problem from the nest to the food. The workshop scheduling problem (JSSP), the job shop scheduling to obtain the optimal solution is the key to operation management.This paper presents the development of JSSP and ant colony algorithm can pick up the car on the basis of existing for the workshop scheduling problem of new thinking, how to use ant colony algorithm thinking is very good to the JSSP, and to obtain the very good implementation. From the background of the development of ant colony algorithm, the main development trend of thoughts and made a detailed introduction. From the existing ant colony algorithm as the starting point, its main purpose is to put forward a new neighborhood, compared with the traditional neighborhood to effectively reduce neighborhood space scale. To explore the problems setting up the parameters of ant colony algorithm, a partial adjustment of parameters, the algorithm optimize the program, the result of the hope can have a show for modern optimization scheduling theory basis and application value.Key words:Job shop scheduling problem; Ant colony algorithm; The pheromone; Artificial intelligence目录摘要 (III)Abstract ............................................................................................................................ I V 第1章绪论 (7)第2章蚁群算法 (11)2.1 蚁群算法的基本原理 (11)2.2 蚁群算法的系统学特征 (12)2.3 蚁群算法的特点 (12)2.4蚁群算法的缺陷 (13)2.5 蚁群算法的应用 (14)第3章车间作业调度的蚁群算法设计 (15)3.1车间作业调度问题 (15)3.2蚁群算法的流程设计 (16)3.3蚁群算法实现 (17)3.3.1主程序模块 (17)3.3.2初始化模块 (18)3.3.3解搜索模块 (19)3.3.4保优与信息素更新模块 (19)第4章蚁群算法实验分析 (22)4.1关键参数设置 (22)4.2算法参数设置 (22)4.2.1 信息素挥发度 (22)4.2.2 蚂蚁数量 (23)4.2.3 信息素因子 (24)4.2.4 启发式因子.................................................................................... 错误!未定义书签。
蚁群优化算法及编程实现
目录蚁群优化算法及编程实现 (III)摘要 (III)关键词 (III)Abstract (IV)Keywords (IV)第一章绪论 (1)1.1引言 (1)1.2课题背景 (1)1.2.1 蚁群优化算法在国外发展历史及发展趋势 (1)1.2.2蚁群优化算法在国内的发展趋势 (1)1.2.3设计要求及解决思路 (2)第二章蚁群优化系统原理 (3)2.1 蚁群优化算法的基本原理 (3)2,2蚁群优化算法的机制原理 (4)2.3 蚁群优化算法特征 (4)2.3.1 蚁群优化算法具有群体性 (4)2.3.2 蚁群优化算法就是一个完整的正反馈系统 (4)2.4 蚁群优化算法模型的建立 (5)2.4.1 对个体蚂蚁的抽象 (5)2.4.2 空间问题的描述 (5)2.4.3 寻找最优路径的抽象 (6)2.4.4 信息素挥发的抽象及计算 (6)第三章用蚁群优化算法解决TSP问题建模 (10)3.1什么是TSP？ (10)3.2蚁群优化算法如何解决TSP问题 (10)3.3蚁群优化问题解决TSP问题的数学建模 (10)3.3.1 基本参数设定及计算 (10)3.4 程序难点介绍 (12)3.4.1 程序 (12)3.4.2 程序框图 (12)3.4.3 程序难点分析 (12)3.4.4 程序结构分析 (13)第四章用蚁群优化算法实现贵州旅游TSP问题 (14)4.1实验内容 (14)4.2贵州旅游景点坐标的提取 (14)4.3提取的景点及对应坐标 (15)4.4实验结果及分析 (17)4.4.1程序调试 (17)4.4.2调试结果 (17)4.4.3蚂蚁数量对于实验结果的影响分析 (19)第五章实现贵阳公交车连通所有大学的路径问题 (21)5.1贵阳所有大学的坐标 (21)5.2程序测试结果 (21)结语 (23)参考文献 (24)致谢 (25)附件 (26)蚁群优化算法及编程实现摘要蚁群优化算法是人工智能研究领域中一个非常重要重要的分支，蚁群优化算法最初是由意大利学者Ddorigo M与1991年首次提出来的，蚁群优化算法的本质就是一个非常复杂的智能化系统，而且这个系统还具有很强的鲁棒性（Robust）、比较好的分布式计算机制而且还能够与其他的相关方法相互结合使用的优点。
基于蚁群算法路由可视化动态模拟-开题报告 -JAVA毕业设计
开题报告课题: 基于蚁群算法路由可视化动态模拟1.选题依据（1）课题研究意义DWDM全光通信网在我国已进入了高速发展期,正向着ASON(Automatically Switched Optical Network 自动交换光网络)为代表的新一代智能化光网络的方向发展。
而智能化的动态光路由和波长分配(Routing and Wavelength Assignment, RWA)算法则是构建ASON、实现对全光网的智能化控制和管理的关键技术之一。
蚁群算法是受真实蚁群觅食行为的启发而产生的一种模拟进化算法,是由有限个蚂蚁的个体行为组成的多agent系统[1、2],已被成功应用于解决TSP(Traveling Salesman Problem 旅行家问题)[1]、JSP(Job-shop Scheduling Problem生产排程问题)、QAP(Quadratic Assignment Problem二次指派问题)等组合优化问题。
近来已有的大量研究表明,蚁群算法具有并行性、鲁棒性、可重构性、分布性等特质。
这些特性使得蚁群算法在解决动态RWA问题中表现出优异的性能。
在网络带宽的有效利用、波长资源的合理分配、以及网络路由的重构与恢复,基于蚁群思想都能找到对应的解决方法。
相关研究工作如达到预期目标将处于国际先进水平,也必然会加快我国构建智能光网络的步伐,因此具有良好的经济效益和社会效益.（2）国内外研究现状、水平和发展趋势至今为止,国内外比较成熟的动态RWA算法都把RWA问题强行拆分成路由和波长分配两个子问题分别加以解决,如First-Fit(最先适用)算法、LLR(least-loaded routing最小负载路由)算法、LI(Least Influence最小影响)算法[3]等,并且都为集中式算法,需要利用全网信息,没有考虑波长变换,无法完成在算法层面上的网络的自动恢复,路由和波长分配独立解决也导致这些算法难以得到全局最优解。
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J I A N G S U U N I V E R S I T Y 本科毕业论文蚁群算法模拟系统的设计与实现Ant Colony Simulation System Design and Implementation江苏大学2010届毕业设计（论文）蚁群算法模拟系统的设计与实现专业班级：J计算机0601 学生姓名：汤琪指导教师：蔡涛职称：副教授摘要：人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力，但对于系统中的反馈信息利用不足，往往做大量无为的冗余迭代，求解效率低。
蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力，但初始解随机，易早熟且求解速度慢。
本文提出免疫算法和蚁群算法的混合算法免疫蚁群算法，通过信息素更新获得全局最佳解。
通过匹配检测仿真实验，结果证明该算法是计算精度较好的一种算法。
本设计是在Linux环境下，用C语言编写的。
Linux是一类Unix计算机操作系统的统称。
Linux操作系统的内核的名字也是“Linux”。
Linux操作系统也是自由软件和开放源代码发展中最著名的例子。
严格来讲，Linux这个词本身只表示Linux内核，但在实际上人们已经习惯了用Linux来形容整个基于Linux内核，并且使用GNU 工程各种工具和数据库的操作系统。
Linux得名于计算机业余爱好者Linus Torvalds。
关键词：人工免疫算法蚁群算法匹配检测 Linux英文摘要Ant Colony Simulation System Design and ImplementationAbstract Artificial immune algorithm is fast random global search capability, but the feedback system is underutilized, often do a lot of inactive redundant iteration, solve the low efficiency.Ant colony algorithm has the distributed parallel global search capability, but the initial solution randomly, prematurity and slow to solve.In this paper, the immune algorithm and ant colony hybrid immune algorithm ant colony algorithm, pheromone update access to the global optimal solution.Detected by matching simulation results show that the algorithm is an algorithm for better accuracy.The design is in the Linux environment, using C language. Linux is a Unix-computer operating system collectively. Linux operating system kernel's name is "Linux". Linux operating system is free software and open source development in the most famous example. Strictly speaking, Linux is only the word that Linux kernel itself, but in fact people have used to describe the use of Linux based on Linux kernel and GNU project using various tools and database operating systems. Linux is named after the computer amateur Linus Torvalds.Key Words Artificial immune algorithm ant colony algorithm matching test Linux目录中文摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 (1)第一章引言 (3)1.1.研究背景 (3)1.2.本课题的开发意义 (4)第二章关键技术 (5)2.1.L INUX 基本知识 (5)2.1.1 Linux的发展历史 (5)2.1.2 Linux的常用命令 (6)2.1.3 GCC基础知识要点 (7)2.2.基本蚁群算法 (9)2.2.1 基本蚁群算法 (9)2.2.2 蚁群算法基本步骤 (11)2.2.3蚁群算法流程图 (11)2.2.4复杂度分析 (12)2.3.基本人工免疫算法 (13)2.3.1 一般免疫算法的理论思想 (13)2.3.2 人工免疫算法 (15)第三章系统的设计与实现 (17)3.1人工免疫算法设计 (17)3.1.1 人工免疫算法基本步骤 (17)3.1.2 人工免疫算法流程图 (17)3.1.3人工免疫的相关设计 (18)3.2蚁群算法设计 (20)3.2.1 蚁群算法实现步骤 (20)3.2.2 蚁群算法流程图 (21)3.3随机检测设计 (21)第四章运行 (23)4.1 各运行命令 (23)4.2 检测器的添加 (24)4.3整体检测 (24)4.4随机选取检测器检测 (24)4.5蚁群算法选取检测器检测 (25)第五章总结 (27)致谢 (28)参考文献 (29)第一章引言1.1.研究背景人工智能经历了20世纪80年代整整10年的繁荣后，由于方法论上始终没有突破经典计算思想的樊篱，再次面临着寒冬季节的考验。
在这种背景下，社会性动物(如蚁群、蜂群、鸟群等)的自组织(Self-organization)行为引起了人们的广泛关注，许多学者对这种行为进行数学建模并用于计算机对其进行仿真，这就产生了所谓的“群体智能”(Swarm Intelligence，简称SI)。
社会性动物的妙处在于:个体的行为都很简单，但当他们一起协同工作时，却能够“突现”出非常复杂(智能)的行为特征。
例如，单只蚂蚁的能力极其有限，但当这些简单的蚂蚁组成蚁群时，却能完成像筑巢、觅食、迁徙、清扫蚁巢等复杂行为;一群行为显得盲目的蜂群能造出精美的蜂窝;鸟群在没有集中控制的情况下能够同步飞行等。
这些自组织行为中，又以蚁群在觅食过程中总能找到一条从蚁巢到食物源的最短路径最为引人注目。
受其启发，意大利学者M.Dorigo，V.Maniezzo and A.colorni于20世纪90年代初提出的一种新型的智能优化算法蚁群优化 (Ant Colony Optimization，简称ACO)。
它通过信息素的积累和更新来寻求最优解，主要特点是模拟自然界中蚂蚁的群体行为。
目前国内外研究者用蚁群算法研究了旅行商问题，指派问题，调度问题等，取得了一系列较好的实验结果。
蚁群算法具有分布式并行搜索能力，较强的鲁棒性和易于与其他算法结合等优点，但同时也存在着一些不足之处:(1)与其他算法相比该算法需要较长的搜索时间;(2)该算法容易早熟，即搜索进行一定程度后，所有个体所发现的解完全一致，不能对解空间进行进一步搜索;(3)初始解和初始信息素随机。
近几年，人们提出了多种方法来解决蚁群算法的这三个缺点，其中蚁群算法与其他算法混合产生新的混合算法是一个研究方向，例如禁忌算法与蚁群算法混合，遗传算法与蚁群算法混合，粒子群算法与蚁群算法混合等。
这些算法应用于TSP问题或函数优化问题的求解取得了较好效果。
人工免疫系统 (Artificial Immune System，简称AIS)是模仿生物免疫系统的免疫应答、免疫调节等机理，构造出的一类高性能、自组织、鲁棒性好的人工智能系统。
目前，人工免疫系统的研究己经受到学者们越来越广泛的关注，人工免疫算法也在实际工程应用中得到了推广。
人工免疫成为继神经网络、模糊逻辑和进化计算后人工智能领域又一研究热点。
免疫系统是一种复杂的分布式信息处理学习系统，这种系统具有免疫防护、免疫耐受、免疫记忆、免疫监视功能，这些功能和特点给予研究人员较多的灵感，促成许多学者建立了基于免疫机理的智能方法，解决大量的非线性科学问题。
本文将人工免疫算法与蚁群算法混合产生新的算法免疫蚁群算法(Artificial Immune Ant Colony Algorithm，简称AIACA)，并将该算法应用于匹配检测，计算机仿真结果证明该算法是计算精度都较好的一种算法。
1.2.本课题的开发意义本课题通过蚁群优化算法改进人工免疫算法，主要改进人工免疫算法中通过抗体与抗原之间的亲和力以及抗体与抗体之间的排斥力来选择抗体的方法。
采用人工免疫算法生成信息素分布，利用蚁群算法求优化解，优势互补，在收敛速度和寻优能力两方面较原有算法都有明显改善。
第二章关键技术2.1. Linux 基本知识2.1.1 Linux的发展历史Linux的历史可以追溯到1990年，Linus Torvalds还是芬兰赫尔辛基大学的一名学生，最初用汇编语言写了一个在80386保护模式下处理多任务切换的程序，后来从Linux(用于操作系统教学、很小的Unix)中得到灵感，发誓要写一个比Linux更好的Linux，于是开始写了一些硬件的设备驱动程序、一个小的文件系统......，这样0.0.1版本的Linux就出来了，但是它必须在有Linux的机器上编译以后才能玩，这时候的Linus已经完全“走火入魔”了，决定踢开Linux “闹革命”，于是在1991年10月5号发布了Linux 0.0.2版本，这个版本已经可以运行bash(一种用户与操作系统内核通讯的软件)和gcc(GNU C编译器)了。
Linux从一开始，就决定自由扩散Linux、包括源代码，他把源代码发布在网上，随即就引起爱好者的注意，他们通过互连网也加入了Linux的内核开发工作，一大批高水平程序员的加入，使得Linux达到迅猛发展，到1993年底，Linux 1.0终于诞生。
Linux 1.0已经是一个功能完备的操作系统了，其内核写得紧凑高效，可以充分发挥硬件的性能，在4M内存的80386机器上也表现得非常好很多人对Linux的认识有个误区，即总把Linux与低档硬件平台联系到一起，其实从2.1.xx系列内核开始，Linux就开始走高端的路子了，大约在1.3版本之后，开始向其他硬件平台上移植，包括号称最快的CPU---Digital Alpha(目前主频是最高的)，目前Linux能将硬件的性能充分发挥出来，可以囊括低端到高端的所有应用。