蚁群算法研究综述(附视频)
蚁群算法基本原理(附带动画演示)
行业PPT模板：/hangye/ PPT素材下载：/sucai/ PPT图表下载：/tubiao/ PPT教程： /powerpoint/ Excel教程：/excel/ PPT课件下载：/kejian/ 试卷下载：/shiti/
蚁群算法基本原理
二、蚁群算法基本原理
2、具体参量定义及关系
（1）置时间t=0 （2）置迭代次数NC=1 （3）每条边上信息素量Lij=C， ΔTij(t)=0 （4）将m只蚂蚁随机放到n个城市
初始化
PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/
行业PPT模板：/hangye/ PPT素材下载：/sucai/ PPT图表下载：/tubiao/ PPT教程： /powerpoint/ Excel教程：/excel/ PPT课件下载：/kejian/ 试卷下载：/shiti/
更新禁 忌表
确定行 走方向
求信息 素增量
判断终 止准则
蚁群算法基本原理
二、蚁群算法基本原理
2、具体参量定义及关系
（1）计算蚂蚁k走过周游长度Lk
（2）第k只蚂蚁在Lij边上增加 的
信息素量
k Q
ij
Lk
（3）边上信息素增加的总量
ij
m
k
ij
k 1
（4）信息素的挥发
t 1 (1 ) t
ij
蚁群算法基本原理
蚁群算法基本原理
PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/
蚁群算法研究综述
蚁群算法综述控制理论与控制工程09104046 吕坤一、蚁群算法的研究背景蚂蚁是一种最古老的社会性昆虫，数以百万亿计的蚂蚁几乎占据了地球上每一片适于居住的土地，它们的个体结构和行为虽然很简单，但由这些个体所构成的蚁群却表现出高度结构化的社会组织，作为这种组织的结果表现出它们所构成的群体能完成远远超越其单只蚂蚁能力的复杂任务。
就是他们这看似简单，其实有着高度协调、分工、合作的行为，打开了仿生优化领域的新局面。
从蚁群群体寻找最短路径觅食行为受到启发，根据模拟蚂蚁的觅食、任务分配和构造墓地等群体智能行为，意大利学者M.Dorigo等人1991年提出了一种模拟自然界蚁群行为的模拟进化算法——人工蚁群算法，简称蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)。
二、蚁群算法的研究发展现状国内对蚁群算法的研究直到上世纪末才拉开序幕，目前国内学者对蚁群算法的研究主要是集中在算法的改进和应用上。
吴庆洪和张纪会等通过向基本蚁群算法中引入变异机制，充分利用2-交换法简洁高效的特点，提出了具有变异特征的蚊群算法。
吴斌和史忠植首先在蚊群算法的基础上提出了相遇算法，提高了蚂蚁一次周游的质量，然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合。
提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。
王颖和谢剑英通过自适应的改变算法的挥发度等系数，提出一种自适应的蚁群算法以克服陷于局部最小的缺点。
覃刚力和杨家本根据人工蚂蚁所获得的解的情况，动态地调整路径上的信息素，提出了自适应调整信息素的蚁群算法。
熊伟清和余舜杰等从改进蚂蚁路径的选择策略以及全局修正蚁群信息量入手，引入变异保持种群多样性，引入蚁群分工的思想，构成一种具有分工的自适应蚁群算法。
张徐亮、张晋斌和庄昌文等将协同机制引入基本蚁群算法中，分别构成了一种基于协同学习机制的蚁群算法和一种基于协同学习机制的增强蚊群算法。
随着人们对蚁群算法研究的不断深入，近年来M.Dorigo等人提出了蚁群优化元启发式(Ant-Colony optimization Meta Heuristic，简称ACO-MA)这一求解复杂问题的通用框架。
蚁群算法最全集PPT课件
采用智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，对算法参数进行 优化，以寻找最优参数组合，提高算法性能。
04
蚁群算法的实现流程
问题定义与参数设定
问题定义
明确待求解的问题，将其抽象为优化 问题，并确定问题的目标函数和约束 条件。
参数设定
根据问题的特性，设定蚁群算法的参 数，如蚂蚁数量、信息素挥发速度、 信息素更新方式等。
动态调整种群规模
根据搜索进程的需要，动态调整参与搜索的蚁群规模，以保持种群 的多样性和搜索的广泛性。
自适应调整参数
参数自适应调整策略
根据搜索进程中的反馈信息，动态调整算法参数，如信息素挥发速 度、蚂蚁数量、移动概率等。
参数动态调整规则
制定参数调整规则，如基于性能指标的增量调整、基于时间序列的 周期性调整等，以保持算法性能的稳定性和持续性。
06
蚁群算法的优缺点分析
优点
高效性
鲁棒性
蚁群算法在解决组合优化问题上表现出高 效性，尤其在处理大规模问题时。
蚁群算法对噪声和异常不敏感，具有较强 的鲁棒性。
并行性
全局搜索
蚁群算法具有天然的并行性，可以充分利 用多核处理器或分布式计算资源来提高求 解速度。
蚁群算法采用正反馈机制，能够实现从局 部最优到全局最优的有效搜索。
强化学习
将蚁群算法与强化学习相结合，利用强化学习中的奖励机制指导 蚁群搜索，提高算法的探索和利用能力。
THANKS
感谢观看
蚂蚁在移动过程中会不断释放新 的信息素，更新路径上的信息素 浓度。
蚂蚁在更新信息素时，会根据路 径上的信息素浓度和自身的状态 来决定释放的信息素增量。
搜索策略与最优解的形成
搜索策略
二元蚁群优化算法研究综述
现群集智 能的蚁 群系统和鸟群行为引起众 多学者 的广泛关 注。 蜜蜂 、 鸟群和鱼群等群居个体虽然智能不高 、 行为简单 、 只有局 部信息 、 没有集中的指挥 ， 由这 些单个个 体组成 的群体在 一 但
定 内在规 律 的作用 下 ， 却涌 现 （ｍｅ ｅ 出异 常复杂 而有序 ｅ ｒ ） ｇ
做什么 的问题 ” 复杂性科学正在 做着这种 开拓性 的研究 ’ 。 ， ３ Ｊ
复杂性往往是指一些特殊系统所具有 的一些现象 ， 这些系统 由
很 多相互作用的部分 即子系统组成 ， 这些子系统间通过某种 目
前尚不清楚的 自组织过程 而变得 比处 于某 个环境 中的热力 学
平衡态 的系统更 加有序 、 更加有 信息量 ； 整个 系统 具有完 全 而
作者简介 ： 钱乾（ ９ ３ ） 男 ， １８ 一 ， 安徽 芜湖人 ， 助教 ， 士， 硕 主要研 究方 向为计算智 能、 算机 网络（ ｐｒｑ ＠１６ ｔｍ） 程 美英 （９ ３ ） 女， 计 ｓａｋ ｑ ２ ． ｏ ； １８ 一 ， 助教 ，
硕士 ， 主要研 究方向为智能计算 ； 清（９ ６ ） 男， 熊伟 １６ 一 ， 教授 ， 士， 硕 主要研 究方向为智能计算 ； 周鸣争（ ９ ８ ） 男， １５ － ， 教授 ， 主要研 究方向为人 工智能．
ｃ ｎ ｒｌ ｂ ｅ ｓ ａ ｃ ｏ ｔ ｌ ｌ ｅ ｒ ｈ；ｃ ｔｓｒ ｐ ｅ ｏａ ａａｔ ｈ ｏ
一
个过 渡 ， 其相关成果 具有延 伸和拓展 价值。正 因为 如此 ， 展 从２ Ｏ世纪 ９ ０年代 以来 ， 一些 学者开 始注 意到诸 如蚂蚁 、
０ 引 言
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。
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。
《蚁群算法介绍》课件
输出最优解和相关性能指标。
详细描述
这一步是将最优解和相关性能指标输出，以 便于对算法的性能进行分析和评估。
04
蚁群算法的性能分析
收敛性分析
收敛速度
蚁群算法在优化问题中的收敛速度取决于初始信息素分布、蚂蚁数量、迭代次数等因素 。
最优解质量
蚁群算法在某些问题上可能找到全局最优解，但在其他问题上可能只能找到近似最优解 。
VS
详细描述
这一步是生成初始解的过程，需要按照设 定的规则，将蚂蚁随机放置在解空间中， 并初始化每条路径上的信息素。
迭代优化
总结词
通过蚂蚁的移动和信息素的更新，不断优化 解的质量。
详细描述
这一步是蚁群算法的核心部分，通过模拟蚂 蚁的移动和信息素的更新机制，不断迭代优 化解的质量，最终找到最优解。
结果
多目标优化问题的蚁群算法
针对多目标优化问题，蚁群算法需要 进行相应的改进。
VS
多目标优化问题要求算法在满足多个 冲突目标的同时找到最优解。这需要 对蚁群算法进行相应的调整，以适应 多目标优化的特性。例如，可以通过 引入权重因子来平衡各个目标之间的 矛盾，或者采用非支配排序方法对解 进行分层处理，以便更好地处理多目 标优化问题。
蚁群算法的优化目标
寻找最短路径
蚁群算法的主要目标是找到起点到终 点之间的最短路径，这在实际应用中 可用于解决如旅行商问题、车辆路径 问题等优化问题。
平衡搜索与探索
蚁群算法需要在搜索和探索之间取得 平衡，以避免陷入局部最优解，提高 算法的全局搜索能力。
03
蚁群算法的实现步骤
问题建模
总结词
将实际问题抽象为蚁群算法能够解决的问题模型。
蚂蚁根据局部信息素浓度选择移动方向，倾向于选择信息素浓度较高的路径。
《蚁群算法发展》课件
在投资组合优化、风险管理等 方面应用蚁群算法。
蚁群算法的未来研究方向
算法改进
研究如何提高蚁群算法的收敛速度和搜索精 度。
混合算法
将蚁群算法与其他优化算法结合，形成更高 效的混合优化方法。
并行化与分布式实现
研究如何利用多核和分布式计算资源加速蚁 群算法。
理论分析
深入研究蚁群算法的数学性质和理论基础， 为算法改进提供理论支持。
鲁棒性
蚁群算法对初始参数设置不敏感，鲁棒性较强；而遗传算法对初始种群和交叉概率等参 数设置较为敏感。
蚁群算法与粒子群算法的比较
信息共享方式
粒子群算法中的粒子通过自身经验和 群体最佳解进行信息共享，而蚁群算 法中的蚂蚁通过信息素进行信息传递 。
优化目标
并Байду номын сангаас性
粒子群算法中的粒子之间相互独立， 并行性较强；而蚁群算法中的蚂蚁通 过信息素进行间接通信，并行性相对 较弱。
蚁群算法的出现和发展，不仅丰富了人工智能和优化算法的理论体系，也为相关领域的研究和应用提供 了重要的技术支持。
对蚁群算法的总结与评价
01
蚁群算法自提出以来，经过多 年的研究和发展，已经在理论 和应用方面取得了丰硕的成果 。
02
蚁群算法在解决复杂优化问题 方面具有独特的优势，尤其在 处理大规模、非线性、离散型 问题方面表现优异。
03
然而，蚁群算法也存在一些挑 战和限制，如参数设置、收敛 速度、局部最优解等问题，需 要进一步研究和改进。
对未来研究的建议与展望
针对蚁群算法的参数设置问题，建议深入研究蚂蚁数 量、信息素挥发速度等参数对算法性能的影响，寻求
更加有效的参数选择方法。
输标02入题
蚁群算法pt课件.ppt
，则以概率
pij
ij (k 1) , j T ij (k 1)
， pij 0, j T
lT
到达j，L(s) L(s) { j},i : j；若L(s) N且T {l | (i,l) A,l L(s)}{i0}
则到达 i0, L(s) L(s) {i0},i : i0; 重复STEP 2。 16
9
2 简化的蚂蚁寻食过程
假设蚂蚁每经过一处所留下的信息素为一个单位，则经过36个时间单位 后，所有开始一起出发的蚂蚁都经过不同路径从D点取得了食物，此时ABD 的路线往返了2趟，每一处的信息素为4个单位，而 ACD的路线往返了一趟， 每一处的信息素为2个单位，其比值为2：1。
寻找食物的过程继续进行，则按信息素的指导，蚁群在ABD路线上增派一 只蚂蚁（共2只），而ACD路线上仍然为一只蚂蚁。再经过36个时间单位后， 两条线路上的信息素单位积累为12和4，比值为3：1。
一个排列， in1 i1
。
12
4 蚁群算法与TSP问题
TSP问题的人工蚁群算法中，假设m只蚂蚁在图的 相邻节点间移动，从而协作异步地得到问题的解。每 只蚂蚁的一步转移概率由图中的每条边上的两类参数 决定：1 信息素值，也称信息素痕迹。2 可见度，即 先验值。
信息素的更新方式有2种，一是挥发，也就是所 有路径上的信息素以一定的比率进行减少，模拟自然 蚁群的信息素随时间挥发的过程；二是增强，给评价 值“好”(有蚂蚁走过)的边增加信息素。
2
蚁群优化算法研究背景
群智能理论研究领域有两种主要的算法：蚁群算法 (Ant Colony Optimization, ACO)和微粒群算法 （Particle Swarm Optimization, PSO）。前者是 对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已成功应用于许多 离散优化问题。微粒群算法也是起源于对简单社会系 统的模拟，最初是模拟鸟群觅食的过程，但后来发现 它是一种很好的优化工具。
蚁群算法优化策略综述
蚁群算 法优化策略综述
孙 骞 张 进 王 宇 翔
（ 西北 大 学现 代教 育技 术 中心 陕 西西安 ７ １ ０ ０ ６ ９ ）
【 摘 要 】 对于求解 Ｔ Ｓ Ｐ问题 ， 新型的启发式算法——蚁群算法 ， 是成功解决此类问题核心的算法之一。 本文简要介
Ｓｕ ｎ Ｑｉ ａ ｎ Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ Ｊ ｉ ｎ Ｗａ ｎ ｇ Ｙ ｕ － ｘ ｉ ａ ｎ ｇ
（ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｍ ｐ ｏ ｒ ａ ｒ ｙＥ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙＣ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｏ ｆ Ｎ ｏ ｒ ｔ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ Ｓ ｈ ａ ｎ ｘ ｉ Ｘ ｉ ’ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ６ ９ ）
【Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ １ Ａ ｓ ａ Ｒ ｅ ｗ ａ ｎ ｔ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｈ ｅ ｕ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｅ ｎ ｓ ｕ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ ｆ ｕ ｌ ｌ ｙ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ Ｔ Ｓ Ｐ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｓ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｂ ｒ ｉ ｅ ｆ ｌ ｙ ｄ ｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｂ ｅ ｓ ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
局部 最优解 的搜索 ， 难 以 实现广 度搜 索 。 因此 ， 在 标 准算
法基 础上 出现 了优 化算 法 ， 这 些 优化 算法 主 体通 过对 于 信 息 素 的调节 ， 防止 过早 收敛 问题 。在优 化 算法 中核 心
蚁群算法综述
蚁群算法综述智能控制之蚁群算法1引言进入21世纪以来，随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
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。
智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
蚁群算法是近些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。
它广泛应用于求解组合优化问题，所以本文着重介绍了这种智能计算方法，即蚁群算法，阐述了其工作原理和特点，同时对蚁群算法的前景进行了展望。
2 蚁群算法概述1、起源蚁群算法(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技术。
它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
Deneubourg及其同事(Deneubourg et al.,1990; Goss et al.,1989)在可监控实验条件下研究了蚂蚁的觅食行为，实验结果显示这些蚂蚁可以通过使用一种称为信息素的化学物质来标记走过的路径，从而找出从蚁穴到食物源之间的最短路径。
在蚂蚁寻找食物的实验中发现，信息素的蒸发速度相对于蚁群收敛到最短路径所需的时间来说过于缓慢，因此在模型构建时，可以忽略信息素的蒸发。
然而当考虑的对象是人工蚂蚁时，情况就不同了。
实验结果显示，对于双桥模型和扩展双桥模型这些简单的连接图来说，同样不需要考虑信息素的蒸发。
相反，在更复杂的连接图上，对于最小成本路径问题来说，信息素的蒸发可以提高算法找到好解的性能。
2、基于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，该算法基于如下假设：（1）蚂蚁之间通过信息素和环境进行通信。
蚁群算法原理介绍
缺点分析
01
易陷入局部最优解
在某些情况下，蚁群算法可能会 陷入局部最优解，导致无法找到
全局最优解。
03
计算量大
蚁群算法需要大量的计算资源， 对于大规模问题可能会变得低效
。
02
参数设置困难
蚁群算法的参数选择对结果影响 较大，参数设置不当可能导致算
法性能下降。
04
适用性问题
蚁群算法适用于连续、离散、静 态或动态优化问题，但对于某些 特定问题可能不是最优选择。
06 蚁群算法的应用实例
TSP问题求解
总结词
蚁群算法在TSP问题求解中表现出色，能够 找到接近最优解的路径。
详细描述
TSP问题是一个经典的组合优化问题，旨在 寻找一条旅行路线，使得一组城市被访问且 仅被访问一次，最后返回到起始城市，且总 旅行距离最短。蚁群算法通过模拟蚂蚁觅食 行为，利用信息素传递机制，在解空间中搜 索最优解。通过不断迭代更新，蚁群算法能 够找到接近最优解的路径。
蚁群算法原理介绍
目 录
• 蚁群算法概述 • 蚁群算法的基本原理 • 蚁群算法的实现过程 • 蚁群算法的优化策略 • 蚁群算法的优缺点分析 • 蚁群算法的应用实例
01 蚁群算法概述
定义与特点
定义
蚁群算法是一种模拟自然界中蚂 蚁觅食行为的优化算法，通过模 拟蚂蚁的信息素传递过程来寻找 最优解。
特点
环境中的一些特征也会被蚂蚁利用， 如地形的高低、障碍物的分布等，这 些特征会影响蚂蚁的移动路径和信息 素挥发。
03 蚁群算法的实现过程初始阶段参数设定在蚁群算法的初始化阶段，需要设定一些基本参数，如蚂蚁数量、信息素挥发 速度、信息素初始值等。这些参数对算法的性能和结果有着重要影响。
蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用综述
蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用综述一、本文概述随着和机器人技术的快速发展，移动机器人的路径规划问题已成为研究热点。
路径规划是指在有障碍物的环境中寻找一条从起点到终点的安全、有效路径。
蚁群算法作为一种模拟自然界蚁群觅食行为的智能优化算法，因其出色的全局搜索能力和鲁棒性，在移动机器人路径规划领域得到了广泛应用。
本文旨在综述蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究现状、应用实例以及未来发展趋势，以期为相关领域的研究者提供参考和借鉴。
本文首先介绍蚁群算法的基本原理和特点，然后分析其在移动机器人路径规划中的适用性。
接着，详细梳理蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用案例，包括室内环境、室外环境以及复杂动态环境等不同场景下的应用。
本文还将讨论蚁群算法在路径规划中的优化策略，如参数调整、算法融合等。
总结蚁群算法在移动机器人路径规划中的优势与不足，并展望其未来的研究方向和发展趋势。
二、蚁群算法基本原理蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，由意大利学者Marco Dorigo等人在1991年首次提出。
蚁群算法的基本原理是模拟蚂蚁在寻找食物过程中，通过信息素（pheromone）的释放和跟随来进行路径选择，最终找到从蚁穴到食物源的最短路径。
在算法中，每个蚂蚁都被视为一个智能体，能够在搜索空间中独立探索和选择路径。
蚁群算法的核心在于信息素的更新和挥发机制。
蚂蚁在选择路径时，会倾向于选择信息素浓度较高的路径，因为这意味着这条路径更可能是通向食物源的有效路径。
同时，蚂蚁在行走过程中会释放信息素，使得走过的路径上信息素浓度增加。
然而，随着时间的推移，信息素会逐渐挥发，这是为了避免算法陷入局部最优解。
在移动机器人路径规划问题中，蚁群算法可以被用来寻找从起点到终点的最优或近似最优路径。
将搜索空间映射为二维或三维的网格，每个网格节点代表一个可能的移动位置，而路径则由一系列节点组成。
蚁群算法概述
蚁群算法概述
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种基于自然界中蚂蚁行为的模拟算法，它是一种迭代搜索算法，其基本思想是模拟蚂蚁寻路的行为来解决复杂的最优化问题。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在解决问题时的行为，即蚂蚁在搜索最优路径时会在路径上留下一种信息素，当其他蚂蚁经过这条路径时会嗅到这种信息素，并且会被吸引，最终聚集到最优路径上。
蚁群算法的优势在于：
1. 具有良好的全局搜索能力，可以有效地搜索出最优解；
2. 算法简单，实现起来比较容易；
3. 可以针对不同的问题采用不同的参数设置，从而提高算法的灵活性和可扩展性；
4. 算法不易陷入局部最优解，收敛速度较快。
蚁群优化算法讲座
1）设人工蚁群在并行地搜索TSP 的解，并通过 一种信息素做媒介相互通信，在每个结点上且和 该结点相连的边上以信息素量做搜索下一结点的 试探依据，直到找到一个TSP 问题的可行解。
在时刻t人工蚁k由位置i转移到位置j的 转移概率为：
Pijk
(t
)
(t)ij (t)
iv
(t
)iv
(t
)
,
vs
0，否则
（3）Ant-Circle System模型，有
k ij
Q
Lk
, 若第k只蚂蚁在本次循环中经过ij
0，否则
算法中模型1）、2）利用的是局部信 息，模型3）利用的是整体信息
人工蚁群算法中，α ,β ,Q等参数对算法性能也 有很大的影响。α 值的大小表明留在每个结点 上的信息量受重视的程度，α 值越大，蚂蚁选 择以前选过的点的可能性越大，但过大会使搜 索过早陷于局部极小点；β 的大小表明启发式 信息受重视的程度；Q值会影响算法的收敛速 度，Q过大会使算法收敛于局部极小值，过小 又会影响算法的收敛速度，随问题规模的增大 Q的值也需要随之变化；蚂蚁的数目越多，算 法的全局搜索能力越强，但数目加大将使算法 的收敛速度减慢。
谢谢观赏
ij (t 1) ij (t) ij , (0,1)
m
k ij
k 1
其中
k ij
为第k
只蚂蚁在本次循环中留在路径(i,
j)
上的信息量； ij 为本次循环中路径(i, j) 上的
信息量的增量；参数ρ 为轨迹的持久性；1− ρ 为
轨迹衰减度，表示信息消逝程度。
对于上述系统模型，采用人工蚁群方法求解的 算法步骤可归结为： step 1：NC ← 0（ NC 为迭代步数或搜索次数）；各 τ 和 ij Δτ ij 的初始化；将m 个蚂蚁置于n 个顶点上。
蚁群算法综述
《智能计算—蚁群算法基本综述》班级：研1102班专业：计算数学姓名：刘鑫学号：11070100362012年蚁群算法基本综述刘鑫（西安理工大学理学院，研1102班，西安市，710054）摘要:蚁群算法( ACA)是一种广泛应用于优化领域的仿生进化算法。
ACA发展背景着手，分析比较国内外ACA研究团队与发展情况立足于基本原理,分析其数学模型,介绍了六种经典的改进模型，对其优缺点进行分析，简要总结其应用领域并对其今后的发展、应用做出展望。
关键词:蚁群；算法；优化；改进；应用0引言专家发现单个蚂蚁只具有一些简单的行为能力。
但整个蚁群却能完成一系列复杂的任务。
这种现象是通过高度组织协调完成的1991年。
意大利学者M.Dorigo 首次提出一种新型仿生算法ACA。
研究了蚂蚁的行为。
提出其基本原理及数学模型。
并将之应用于寻求旅行商问题(TSP)的解。
通过实验及相关理论证明,ACA有着有着优化的选择机制的本质。
而这种适应和协作机制使之具有良好的发现能力及其它算法所没有的优点。
如较强的鲁棒性、分布式计算、易与其他方法结合等；但同时也不应忽略其不足。
如搜索时间较长，若每步进行信息素更新，计算仿真时所占用CPU时间过长：若当前最优路径不是全局最优路径，但其信息素浓度过高时。
靠公式对信息素浓度的调整不能缓解这种现象。
会陷人局部收敛无法寻找到全局最优解：转移概率过大时，虽有较快的收敛速度，但会导致早熟收敛。
所以正反馈原理所引起的自催化现象意在强化性能好的解，却容易出现停滞现象。
笔者综述性地介绍了ACA对一些已有的提出自己的想法，并对其应用及发展前景提出了展望。
1 蚁群算法概述ACA源自于蚁群的觅食行为。
S.Goss的“双桥”实验说明蚂蚁总会选择距食物源较短的分支蚂蚁之间通过信息素进行信息的传递,捷径上的信息素越多,吸引的蚂蚁越多。
形成正反馈机制,达到一种协调化的高组织状态该行为称集体自催化目前研究的多为大规模征兵，即仅靠化学追踪的征兵。
- 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)。
• 设置蚂蚁数k=1
• 每条边上信息素浓度相同 ij (0) 0
• 将m只蚂蚁随机放到n个城市
初始化
确定行走 方向
更新禁忌 表
求信息素 增量
判断终止 条件
2.蚁群算法简述
❖ 蚁群算法步骤：
• 转移概率公式：
初始化
确定行走 方向
更新禁忌 表
ij (t)
求信息素
判断终止
增量
准则
2.蚁群算法简述
❖ 蚁群算法步骤：
• 将访问过的城市加入禁忌 表
• 禁忌表：作用是防止蚂蚁 走重复的路径，走过一个 城市，就把它的编号加入 到禁忌表。
初始化
确定行走 方向
更新禁忌 表
求信息素 增量
判断终止 准则
2.蚁群算法简述
❖ 蚁群算法步骤：
• 更新每条支路上信息素
每条边的信息素增量
初始化
确定行走 方向
2.蚁群算法简述
❖ MATLAB仿真：Eil51数据库
3.蚁群算法的应用
蚁群算法主要用来解决路径规划等离散优化问题，比如旅行商问题、
指派问题、调度问题等。其后，许多研究者进一步发展了这一算法， 并将他们的研究成果应用到许多领域。蚁群算法的应用主要表现在 以下几个方面
❖ 组合优化问题中的应用
• 聚类问题 • 路由算法设计 • 图着色问题 • 车辆调度 • 路径规划
更新禁忌 表
求信息素 增量
判断终止 准则
2.蚁群算法简述
❖ 蚁群算法步骤： 判断迭代次数是否是达到
预先设置的NCmax，若没有则继 续迭代，否则输出结果。
初始化
确定行走 方向
更新禁忌 表
求信息素 增量
判断终止 准则
2.蚁群算法简述
❖ MATLAB仿真:
• 使用德国海德堡大学的TSPLIB95数据库 • 算法的参数设置为： • 迭代次数：40、蚂蚁数：5、期望因子：10 • 信息素挥发因子：0.5、信息素强度：100
蚁群算法也存在一些缺陷，如：算法需要较长的搜索时间，而 且该方法容易出现停滞现象，即搜索进行到一定程度，所有个体发 现的解完全一致，不能对解空间进一步的搜索，它的改进主要集中 在以下三个方面：
❖ 信息素的调整
• 如开始搜索前所有信息素水平设为最大值，扩大搜索范围， 采用最值蚁群算法减少停滞。
❖ 搜索速度的改进：
3.蚁群算法的应用
❖ 聚类问题：起源于对蚁群蚁卵分类的研究 ❖ 算法基本思想
• 将待聚类物体随机地分散在一个二维平面上 • 虚拟蚂蚁分布在空间内，并以随机方式移动 • 当蚂蚁遇到一个待聚类物体时，将物体拾起并继续随机移动 • 若运动路径附近的物体与背负的物体相似时，将其放到该位
置，然后继续移动。 • 重复上述过程
• 引入侦察蚁、搜索蚁、工蚁。
❖ 搜索策略的改善：
• 加入扰动、添加牵引力引导蚂蚁朝全局最优搜索。
• 群中个体的功能简单 • 个体功能加在一起表现出复杂行为——智能行为
❖ 蚂蚁觅食行为
1.群智能概述
❖ 以蚁群为例
• 单个蚂蚁的能力有限，无法独立存活 • 蚁群具有强大的生存和适应能力 • 蚂蚁间通过信息素实现交流，保证信息的传播 • 个体通过聚集成群后的交流，使得群内涌现出智能
❖ 经典的群智能算法：
• 蚁群算法（蚂蚁觅食） • 粒子群算法（鸟觅食） • 人工蜂群算法（蜜蜂觅食）
2.蚁群算法简述
❖ 蚁群算法：
• 1992年由意大利学者多里戈提出 • 模拟蚂蚁觅食过程中找到最佳路径
的行为 • 一种新型的优化算法，可用于求解
NP难问题
2.蚁群算法简述
❖ 双桥实验：研究蚂蚁的觅食行为 ❖ 分时段记录各路径上的蚂蚁数量
3.蚁群算法的应用
❖ 聚类问题：四色聚类实验
3.蚁群算法的应用
❖ 聚类问题：八色聚类实验
3.蚁群算法的应用
❖ 路由问题：
• 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 COLO由 优化问题
4.蚁群算法研究趋势
• 4分钟时：蚂蚁均匀的分布在桥上 • 8分钟时：大多数蚂蚁从短的路径上通过
2.蚁群算法简述
❖ 蚂蚁觅食过程：
• 初始蚂蚁随机移动 • 遇到食物分泌信息素（挥发性物质） • 蚂蚁在搬运食物回家的路上留下信息
素 • 其他蚂蚁选择信息素浓度高的路移动 • 信息素会随着时间慢慢挥发，但关键
路径上的信息素相对浓度高
确定行走 方向
更新禁忌 表
根据转移概 率公式选择 下一访问地 点。
将访问过 的城市添 加到禁忌 表。
求信息素 增量
每只蚂蚁 周游玩一 周之后， 计算每条 边上信息 素增量。
判断终止 条件
当算法满 足终止条 件时，算 法结束。
2.蚁群算法简述
❖ 蚁群算法步骤：
• 设置时间t=0 • 设置迭代次数NC=1，设置最大
蚁群算法研究 综述
基于群智能的优 化算法
目录
1
群智能概述
2
蚁群算法简述
3
蚁群算法的应用
4
研究趋势
1.群智能概述
❖ 人工智能涉及许多仿生学的内容 ❖ 群智能：
• 一类分散自组织个体的集体智能行为的总称 • 受到自然界群居动物行为的启发 • 群：蚁群、鸟群、鱼群、细菌群、蜂群等等
1.群智能概述
❖ 群居动物的特点：
❖ 结果：
• 蚁群找到一条觅食的最短路径
2.蚁群算法简述
❖ 蚁群觅食分析：
• 基于蚂蚁寻找食物时的最短路径选择问题，可以构造人工蚁 群，解决优化问题
❖ 人工蚂蚁 VS 自然蚂蚁 ❖ 相似：
• 都优先选择信息素浓度大的路径
❖ 不同：
• 人工蚂蚁有记忆能力，记录访问过的位置 • 人工蚂蚁按预先设定的顺序选择下一条路径
2.蚁群算法简述
❖ 例：旅行商问题（TSP）:
• 有一个推销员，要到n个城市推销商品。要求是从某个城市出 发，在访问过所有n个城市后回到出发地，求整个过程的最短 路径是哪条？
❖ 属于组合优化问题 ❖ 被证明具有NPC计算复杂性
2.蚁群算法简述
❖ 蚁群算法步骤：
初始化
将m只蚂 蚁随机放 置。 设定信息 素初始值