蚁群算法优化神经网络算法
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近二十年来提出的一种新的进化计算方法。
它来源于蚂蚁群体的自然行为，是基于分布式的智能体行为的模拟。
蚁群算法是一种有效的优化算法，有较强的针对难度和复杂性相对较高的优化问题的能力。
它模拟了自然界的蚂蚁群体在通过一个自然环境的过程，探索不同的路径到达最终的目标，并在多次探索中改进最优路径。
本文旨在介绍蚁群算法及其连续优化算法，首先介绍蚁群算法的基本原理，其次介绍蚁群算法的典型应用，然后介绍蚁群算法的连续优化算法，最后对蚁群算法的连续优化算法进行分析和总结。
一、蚁群算法基本原理蚁群算法是一种基于自然行为的多智能体优化算法，它以蚂蚁群体在自然环境中迁徙的路径搜索行作为分布式解决方案优化问题的模型。
蚁群算法中，多只虚拟蚂蚁在函数空间中根据启发式搜索规则移动，并通过沿着有利于优化结果的路径累积经验值来搜索最优解。
当蚂蚁到达目标位置时，以其获得的经验值作为最终的结果来衡量其成功率，这个经验值反映了蚂蚁在搜索过程中的工作能力。
由于蚂蚁只能在实际的解决问题的过程中即时调整路径的方式，没有可以将问题的确定性解决方案视为一个整体，因此蚁群算法实现较强的问题适应力，尤其是在解决复杂性和难度较高的优化问题时，其有效性更为突出。
二、蚁群算法的典型应用蚁群算法通常被用于解决各类优化问题，例如旅行商问题（TSP）、最大团和克罗内克问题（KCLP）、粒子群算法（PSO）、元胞自动机（CA）、模拟退火（SA）、优化网络法（AN）和遗传算法（GA）等。
例如，解决TSP问题时，蚁群算法可以结合最近邻搜索和模拟退火算法，以及反向搜索等技术，对问题中计算最优路径产生良好的优化结果。
克罗内克问题（KCLP）是一类无约束优化问题，常用于企业中的机器定位、排序等任务的优化设计，其优化的重要性显而易见。
因此，蚁群算法也可用于解决KCLP问题，对复杂的KCLP问题产生有效的优化结果。
三、蚁群算法的连续优化算法蚁群算法的连续优化算法通常使用多智能体进化技术，将解决问题的启发式搜索转化为一种连续优化算法。
基于蚁群算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿基于蚁群算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿
２ ０ １ ３年 １ ０月
组 合 机 床 与 自 动 化 加 工 技 术
Ｍ ｏ ｄ ｕｌ ａ ｒ Ｍ ａ ｃ ｈｉ ｎｅ Ｔｏ ｏ ｌ＆ Ａｕｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ Ｍ ａ ｎｕ ｆ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｔｅ ｃ ｈ ｎｉ ｑｕ ｅ
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基于蚁群算法的网络优化研究
基于蚁群算法的网络优化研究摘要：网络优化是现代计算机科学领域的一个重要研究方向。
为了提高网络的效率和性能，人们一直在寻找新的优化算法。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，已经被成功应用于网络优化问题。
本文将介绍基于蚁群算法的网络优化研究，并讨论其应用领域、优势和挑战。
1. 引言网络优化是指通过改进网络拓扑结构、提高网络性能和有效利用网络资源来优化网络的过程。
随着物联网、云计算和大数据等技术的快速发展，网络优化变得越来越重要。
传统的网络优化方法通常具有局限性，无法在复杂的网络环境中获得最优解。
因此，人们开始探索新的优化算法来解决这些问题。
2. 蚁群算法的基本原理蚁群算法是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。
蚂蚁在搜索食物的过程中，会留下信息素，用于引导其他蚂蚁找到路径。
蚁群算法的基本原理是通过模拟这种信息交流和信息素留下的方式来搜索优化解。
蚁群算法具有分布式、自适应和并行的特点，可以应用于解决多种复杂的问题。
3. 蚁群算法在网络优化中的应用蚁群算法已经被广泛应用于网络优化问题，包括路由优化、链路优化、拓扑优化等。
在路由优化方面，蚁群算法可以帮助网络中的数据包选择最短路径，从而提高网络的传输效率。
在链路优化方面，蚁群算法可以优化网络中的链路负载均衡，避免某些链路过载而影响网络性能。
在拓扑优化方面，蚁群算法可以改进网络的拓扑结构，以适应不断变化的网络环境。
4. 蚁群算法在网络优化中的优势相比传统的优化算法，蚁群算法具有以下优势：首先，蚁群算法是一种自适应的算法，能够根据环境的变化调整搜索策略。
其次，蚁群算法是一种分布式算法，能够同时搜索多个解，从而更有可能找到全局最优解。
此外，蚁群算法具有较强的鲁棒性和适应性，即使在网络中存在噪声和随机干扰的情况下，仍能保持较好的性能。
5. 蚁群算法在网络优化中的挑战尽管蚁群算法在网络优化中取得了一些成功，但仍面临一些挑战。
首先，蚁群算法的搜索过程需要大量的计算资源和时间。
多种仿生优化算法的特点
多种仿生优化算法的特点（1）蚁群算法蚁群算法利用信息正反馈机制，在一定程度上可以加快算法的求解性能，同时算法通过个体之间不断的进行信息交流，有利于朝着更优解的方向进行。
尽管单个蚁群个体容易陷入局部最优，但通过多个蚁群之间信息的共享，能帮助蚁群在解空间中进行探索，从而避免陷入局部最优。
基本蚁群算法搜索时间长，而且容易出现停滞。
由于蚁群算法在求解的过程中，每只蚂蚁在选择下一步移动的方向时，需要计算当前可选方向集合的转移概率，特别是当求解问题的规模较大时，这种缺陷表现得更为明显。
同时，由于正反馈机制的影响，使得蚁群容易集中选择几条信息素浓度较高的路径，而忽略其他路径，使算法陷入局部最优解。
其次，算法的收敛性能对初始化参数的设置比较敏感。
（2）遗传算法遗传算法以决策变量的编码作为运算对象，借鉴了生物学中染色体和基因等概念，通过模拟自然界中生物的遗传和进化等机理，应用遗传操作求解无数值概念或很难有数值概念的优化问题。
遗传算法是基于个体适应度来进行概率选择操作的，从而是搜索过程表现出较大的灵活性。
遗传算法中的个体重要技术采用交叉算子，而交叉算子是遗传算法所强调的关键技术，它是遗传算法产生新个体的主要方法，也是遗传算法区别于其它仿生优化算法的一个主要不同之处。
遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化，而不针对参数本身进行，从而保证算法不受函数约束条件的限制。
搜索过程从问题解的一个集合开始，而不是单个个体，具有隐含并行搜索特性，大大减少算法陷入局部最优解最小的可能性。
遗传算法的主要缺点是对于结构复杂的组合优化问题，搜索空间大，搜索时间比较长，往往会出现早熟收敛的情况。
对初始种群很敏感，初始种群的选择常常直接影响解的质量和算法效率。
（3）微粒子群算法微粒子群算法是一种原型相当简单的启发式算法、与其他仿生优化算法相比，算法原理简单、参数较少、容易实现。
其次微粒子群算法对种群大小不十分敏感，即使种群数目下降其性能也不会受到太大的影响。
蚁群算法优化BP神经网络在主汽温控制中的应用
量 干扰量 ； ｒ 为 给定值 ； 为 主汽温 温度 。
２ 控 制算 法的 实现 ２ ． １ Ａ Ｃ Ｏ（ Ａ ｎ ｔ Ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 算 法基 本 原
理
可逼 近 任 意 函数 的 能力 对 Ｐ Ｉ Ｄ参 数 进 行 在 线 调
利用 Ｂ Ｐ神 经 网络 算 法 对 Ｐ Ｉ Ｄ参数进行在线调 整 ， 从 而 实现 了 对 主 蒸 汽 温 度 的 动 态控 制 。仿 真 结 果 表 明： 该 系统在 控 制 品质 、 鲁棒 性 方 面 都 明 显优 于常 规 Ｐ Ｉ Ｄ控 制 系统 。
关 键 词 蚁 群 算 法 中 图分 类 号 Ｂ Ｐ神 经 网络 Ｐ Ｉ Ｄ 主 汽 温 文章 编 号 １ ０ ０ ０ — ３ ９ ３ ２ （ ２ ０ １ ３ ） Ｏ ７ － ０ ８ ３ ４ － ０ ４
常规 串级 Ｐ 得 满 意的控 制效果 ， 笔者 采 用图 １ 所示 的基 于 蚁群 算 法优 化 的 Ｂ Ｐ神 经 网络 Ｐ Ｉ Ｄ 串级 主 汽 温 控 制 方 案 。系 统 由 ３个 部 分 主
成： 蚁群 算 法 对 神 经 网络 的初 始 权 值 进 行 优 化 ；
整， 并利用 蚁 群 算 法 的全 局 快 速 寻 优 能 力 对 Ｂ Ｐ 神经 网络 Ｐ Ｉ Ｄ 的 初 始 权 值 进 行 优 化 ， 使得 Ｂ Ｐ 算法 搜索 点在训 练一 开始就 落在 问题 的最优解 区 域， 进而很 快找 到 目标 函数 的全局 最优解 。
１ 控 制 系统 结 构
８ ３ ４
化
工
自 动 化
及 仪
表
第４ Ｏ卷
蚁群 算 法优 化 Ｂ Ｐ神 经 网络在 主 汽 温 控 制 中 的 应 用
基于蚁群优化算法的神经网络训练的研究
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本文在 345 算法原理及框架的基础上 ! 尝试将 蚁群优化算法引入到神经网络的训练中! 提出了
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专题研究
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生物学家发现自然界中蚂蚁在觅食过程中一 些显著的特征 ! 蚂蚁在觅食过程中能分泌一种称之 为信息素 "!!"#$%$&" # 的物质 $ 以此来标识路线 $ 并 能 利 用 信 息 素 的 轨 迹 %"#’() & 作 为 媒 介 与 其 他 蚂 蚁 进行信息沟通 ’ 一条路经上留下的信息素轨迹的多 少与通过这条路经的蚂蚁数成正比 $ 当通过的蚂蚁 数 越 多 $则 留 下 的 信 息 素 轨 迹 就 越 多 $从 而 导 致 后 来蚂蚁选择该路经的概率提高 ’ 但是 $ 蚂蚁移动过 程中释放的信息素会随时间的推移而逐渐减少 $ 在 某一规定的范围内能觉察出是否有其它蚂蚁经过 后留下的信息素轨迹 $ 蚂蚁会按照信息素轨迹多的 路径爬行 ’ 因此 $ 当有大量的蚂蚁进行这种觅食时 $ 就会表现出信息正反馈现象 $ 并指导蚂蚁最终搜索 到一条从蚁穴到食物源的最短路经 ’ 通过上述分析 可以看出 $ 蚂蚁觅食行为实际上是一种通过简单个 体的自组织行为所体现的群体行为 ’ *+, 算法的两 个重要特征 $ 其一是蚂蚁在群体觅食过程中所体现 出 来 的 正 反 馈 过 程 $在 这 个 过 程 中 $通 过 反 馈 机 制 的调节 $ 可以对系统的较优解起到一个自增强的作 用 $ 从而使问题的解向着全局最优的方向进行 $ 并 能获得全局的相对最优解 ’ 另一特征是分布式并行 计算能力 $ 算法可以在全局的多点同时进行解的搜 索 $ 从而避免了陷入局部最优解的可能 ’ 结合文献
几种常见的智能调度算法
几种常见的智能调度算法
常见的智能调度算法包括：
1. 遗传算法：该算法模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制，通过不断迭代搜索问题的解空间，最终找到最优解。
2. 蚁群算法：该算法模拟蚂蚁觅食过程中的行为规律，通过正
反馈机制不断优化解的质量，从而在寻找最短路径等问题上表现出色。
3. 模拟退火算法：该算法类似于物理中的退火过程，通过随机
搜索解空间，在一定概率下接受劣解，从而达到全局最优解。
4. 粒子群算法：该算法模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为规律，通过个体之间的信息共享和协作，最终找到问题的最优解。
5. 神经网络算法：该算法模拟人脑神经元的工作原理，通过训
练神经网络来识别和解码输入的信息，从而完成智能调度任务。
这些智能调度算法在具体应用中可以根据问题的特点和要求进
行选择和调整。
蚁群优化算法及其应用研究
蚁群优化算法及其应用研究随着计算机技术的不断发展，各种优化算法层出不穷，其中蚁群优化算法作为一种新兴的智能优化算法，已经引起了广泛的关注和研究。
本文主要介绍蚁群优化算法的基本原理、算法流程及其在实际问题中的应用。
一、蚁群优化算法的基本原理蚁群优化算法是一种仿生智能算法，其基本原理是模拟蚂蚁在寻找食物时的行为。
在蚂蚁寻找食物的过程中，蚂蚁会释放一种叫做信息素的物质，用来标记通路的好坏程度。
其他蚂蚁在寻找食物时，会根据信息素的浓度选择走过的路径，从而最终找到食物。
蚁群优化算法的基本思想就是将蚂蚁寻找食物的行为应用到优化问题中。
在算法中，每个解就相当于蚂蚁寻找食物的路径，信息素就相当于解的质量。
当蚂蚁在搜索过程中找到更好的解时，就会释放更多的信息素，从而吸引其他蚂蚁继续探索这个解。
通过不断地迭代，最终找到全局最优解。
二、蚁群优化算法的算法流程蚁群优化算法的算法流程主要包括以下几个步骤：1.初始化信息素和解的质量在算法开始之前，需要对信息素和解的质量进行初始化。
一般情况下，信息素的初始值为一个比较小的正数，解的质量可以通过一个评价函数进行计算。
2.蚂蚁的移动在每一轮迭代中，每个蚂蚁会根据当前信息素的分布和启发式函数选择下一步要走的方向。
启发式函数一般是根据当前解的质量和距离计算的。
3.信息素的更新当每个蚂蚁完成一次搜索后，需要更新信息素的浓度。
一般情况下，信息素的更新公式为：τi,j = (1-ρ)τi,j + Δτi,j其中τi,j表示从城市i到城市j的信息素浓度，ρ表示信息素的挥发因子，Δτi,j表示当前蚂蚁留下的信息素。
4.全局信息素的更新在每一轮迭代中，需要对全局信息素进行更新。
一般情况下，全局信息素的更新公式为：τi,j = (1-α)τi,j + αΔτi,j其中α表示全局信息素的影响因子，Δτi,j表示当前蚂蚁留下的信息素。
5.终止条件的判断当达到预设的迭代次数或者满足一定的停止条件时，算法停止。
群体智能与优化算法
群体智能与优化算法群体智能（Swarm Intelligence）是一种模拟自然界群体行为的计算方法，借鉴了群体动物或昆虫在协作中展现出来的智能。
在群体智能中，个体之间相互通信、相互协作，通过简单的规则和局部信息交流来实现整体上的智能行为。
而优化算法则是一类用于解决最优化问题的数学方法，能够在大量搜索空间中找到最优解。
在现代计算领域，群体智能和优化算法常常结合使用，通过模拟自然界群体行为，寻找最佳解决方案。
接下来将分析几种典型的群体智能优化算法。
1. 蚁群算法（Ant Colony Optimization）：蚁群算法源于对蚂蚁寻找食物路径行为的模拟。
蚁群算法通过模拟蚁群在环境中的寻找和选择过程，来寻找最优解。
算法中蚂蚁在搜索过程中会释放信息素，其他蚂蚁则根据信息素浓度选择路径，最终形成一条最佳路径。
2. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization）：粒子群算法源于对鸟群觅食过程的模拟。
在算法中，每个“粒子”代表一个潜在的解，粒子根据自身经验和周围最优解的经验进行位置调整，最终寻找最优解。
3. 遗传算法（Genetic Algorithm）：遗传算法源于对生物进化过程的模拟。
通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，来搜索最优解。
遗传算法在优化问题中有着广泛的应用，能够在复杂的搜索空间中找到较好的解决方案。
4. 蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm）：蜂群算法源于对蜜蜂群食物搜寻行为的模拟。
在算法中，蜜蜂根据花粉的量和距离选择食物来源，通过不断地试探和挑选来找到最佳解。
总体来说，群体智能与优化算法的结合，提供了一种高效且鲁棒性强的求解方法，特别适用于在大规模、高维度的优化问题中。
通过模拟生物群体的智能行为，这类算法能够在短时间内找到全局最优解或者较好的近似解，应用领域覆盖机器学习、数据挖掘、智能优化等多个领域。
群体智能与优化算法的不断发展，将进一步推动计算领域的发展，为解决实际问题提供更加有效的方法和技术。
优化算法的分类
优化算法的分类优化算法是一种用于找到问题的最优解或近似最优解的方法。
在计算机科学和运筹学领域，优化算法被广泛应用于解决各种实际问题，例如机器学习、图像处理、网络设计等。
优化算法的分类可以根据其基本原理或应用领域进行划分。
本文将介绍一些常见的优化算法分类。
1. 传统优化算法传统优化算法是指早期开发的基于数学原理的算法。
这些算法通常基于确定性模型和数学规则来解决问题。
以下是一些常见的传统优化算法：(1) 穷举法穷举法是一种朴素的优化算法，它通过遍历所有可能的解空间来寻找最优解。
穷举法的优点是能够找到全局最优解（如果存在），缺点是搜索空间过大时会非常耗时。
(2) 贪婪算法贪婪算法是一种启发式算法，它通过每一步选择当前状态下最优的决策，从而逐步构建最优解。
贪婪算法的优势是简单快速，但它可能无法找到全局最优解，因为它只考虑了当前最优的选择。
(3) 动态规划动态规划是一种基于最优子结构和重叠子问题性质的优化算法。
它将原问题拆分为一系列子问题，并通过保存子问题的解来避免重复计算。
动态规划的优点是可以高效地求解复杂问题，例如最短路径问题和背包问题。
(4) 分支界限法分支界限法是一种搜索算法，它通过不断分割搜索空间并限制搜索范围，以找到最优解。
分支界限法可以解决一些组合优化问题，如旅行商问题和图着色问题。
2. 随机优化算法随机优化算法是基于概率和随机性的算法，通过引入随机扰动来逐步寻找最优解。
以下是一些常见的随机优化算法：(1) 模拟退火算法模拟退火算法模拟了固体物体冷却过程中的原子运动，通过逐步减小随机扰动的概率来搜索最优解。
模拟退火算法可以通过接受劣解来避免陷入局部最优解。
(2) 遗传算法遗传算法模拟了生物进化过程，通过遗传操作（如交叉和变异）来搜索最优解。
遗传算法通常包括种群初始化、选择、交叉和变异等步骤，能够自适应地搜索解空间。
(3) 蚁群算法蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为，通过蚂蚁之间的信息交流和挥发性信息素来搜索最优解。
群体智能的分类
群体智能的分类
群体智能是将个体智能集体联系起来的技术，它利用解决复杂问题的群体模式来实现复杂性的协同优势。
群体智能的分类主要有以下几种：
一、人工智能蚁群算法：这种算法基于蚂蚁群行为，以及它们如何协同工作以获得最优优化方案。
它是一种近似最优搜索技术，通常用于复杂问题的解决。
二、免疫系统优化算法：基于免疫系统实现了最优化方案，可以独立地识别出最优解。
它被广泛用于各种工程中的优化问题，也可以应用于机器学习问题。
三、社会网络算法：该算法利用社会问题的潜在联系，以此构建一种可分析的社会网络。
它可以用于社区发展，解决社会结构和贯穿社会系统的经济问题。
四、模拟退火算法：模拟退火（SA）是一种禁忌搜索方法，通过控制随机搜索的演化，可以迅速生成最优参数，以穷举最优解。
五、神经网络算法：该算法模拟人脑的运行方式，并可以学习和预测不同状态之间的复杂关系。
这种算法可以帮助解决特定问题，也可以探索新的模式。
群体智能的分类可以帮助我们解决复杂问题，它具有灵活性、可伸缩性和可扩展性，可以针对不同的场景构建适合各自需求的算法系统。
另外，还有许多计算机视觉和语音识别技术，也可以用群体智能应用到实际生活中。
通过群体智能来解决问题，有助于提高我们对复杂任务和环境的顺应性。
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。
蚁群算法优化前向神经网络的一种方法
学模 型 ， 大 量 的 处 理 单 元 （ 经 元 ） 连 而 成 ， 神 经 元 联 结 由 神 互 是 形式 的数 学 抽 象 ， 一个 大 规 模 的 非 线 性 自适 应 模 型 。人 工 神 是
经 网 络 具 有 高 速 的 运 算 能 力 ． 强 的 自学 习能 力 、 很 自适 应 能 力
文 章 编 号 １ ０ — ３ １ （ ０ ６ ２ — ０ ３ ０ 文献 标 识 码 Ａ ０ ２ ８ ３ 一 ２ ０ ）５ ０５ — ３ 中 图分 类 号 Ｔ １ Ｐ８
Ｔｈ ｅ Ｏｐ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｅ ｄ Ｆｏ ｗａ ｄ Ｎｅ ｒ ｌ Ｎｅ ｗｏ ｋ ｓ ｄ ｏ ｔ ｚ ｔｏ ｆ Ｆ ｅ — ｒ ｒ ｕ ａ ｔ ｒ ｓ Ｂａ ｅ ｎ ｍ
ｒ ｂ ｓｎ ｓ ｎ ｏ ｄ ｇｏ ａ ｓｒ ｇ ｎ ｙＩ ａ ｓ ｈ ｗｓ ｔ ａ Ａ ｓ ｉ ｓ ｎ ｉ ｖ ｏ ｉ ｉ ａ ｖ ｌ ｅ ． ｏ ｕ ｔ ｅ ｓ ａ ｄ ｇ ｏ ｌｂ ｌ ａ ｔ ｎ ｅ ｃ ． ｌｏ ｓ ｏ ｈ ｔ ＡＣ ｉ ｎ ｅ ｓｔ ｅ ｔ ｎ ｔ ｌ ａｕ ｓ ｉ ｔ ｉ ｉ Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ａ ｔ ｃ ｌｎ ａｇ ｒ ｈ ，ｅ ｄ ｆ ｒ ａ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｓ ｒ ｎ ｏ ｓ ａ ｃ ｙ ｒｓ ｎ ｏｏ ｙ ｌ ｏ ｔ ｍ ｆ ｅ － ｏ ｉ ｗ ｒ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ，ａ ｄ ｍ ｅ ｒ ｈ ｄ
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蚁群算法优化前 向神经 网络的一种方法
王 晶
（ 北 电力 大 学计 算机 科 学与技 术 系 ， 华 河北保 定 ０ １ ０ ） ７ ０ ３
Ｅ ｍａ ｌｆ ｌ ｕ １ ２１ １ ６ ｃ ｍ — ｉ ： ｌ ｎ ２ ＠ ２ ．ｏ ａｓ
常见的群体智能算法
引言：随着技术的发展，群体智能算法正在成为解决复杂问题的有效方法之一。
群体智能算法是一类借鉴自然界群体行为的启发式优化算法，通过多个个体的相互协作与竞争，来求解复杂问题。
本文将介绍常见的群体智能算法，并对其原理、应用、优缺点进行详细阐述，以期帮助读者更好地理解和应用这些算法。
概述：群体智能算法的主要特点是通过模拟群体中个体的行为进行求解。
这种算法中个体之间通过信息交流、竞争和合作等方式实现问题的优化。
常见的群体智能算法包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法、人工鱼群算法和蜂群算法等。
下面将对这些算法的原理、应用以及优缺点进行详细介绍。
正文：一、遗传算法1.原理：遗传算法是一种通过模拟自然界的生物进化过程来优化问题的方法。
它通过染色体编码个体，利用交叉、变异等操作新的个体，并通过适应度函数评估个体的适应度。
然后，根据适应度选择优秀个体进行下一代的繁衍。
2.应用：遗传算法广泛应用于优化问题的求解，如函数优化、机器学习、图像处理等领域。
3.优缺点：优点：全局搜索能力强，易于并行化实现。
缺点：对问题的描述要求高，需要预先设定好适应度函数和编码方式。
二、粒子群优化算法1.原理：粒子群优化算法模拟鸟群或鱼群中的群体协作行为。
每个粒子代表一个潜在解，通过追随当前最优个体和个体之间的信息交流，来寻找最优解。
2.应用：粒子群优化算法广泛应用于连续优化问题的求解，例如参数优化、神经网络训练等。
3.优缺点：优点：收敛速度快，易于实现。
缺点：容易陷入局部最优。
三、蚁群算法1.原理：蚁群算法模拟蚂蚁在寻找食物时的行为。
蚂蚁通过信息素的释放和感知，选择路径并与其他蚂蚁相互交流，最终找到最短路径。
2.应用：蚁群算法广泛应用于路径规划、调度问题等领域。
3.优缺点：优点：适用于离散问题，具有较好的全局搜索能力。
缺点：参数设置较为复杂，易于陷入局部最优。
四、人工鱼群算法1.原理：人工鱼群算法模拟鱼群觅食的行为。
每个鱼代表一个潜在解，通过觅食、追随和扩散等行为寻找最优解。
蚁群算法与神经网络
蚁群算法
% 计算最短路径距离及平均距离 if iter == 1 [min_Length,min_index] = min(Length); Length_best(iter) = min_Length; Length_ave(iter) = mean(Length); Route_best(iter,:) = Table(min_index,:); else [min_Length,min_index] = min(Length); Length_best(iter) = min(Length_best(iter - 1),min_Length); Length_ave(iter) = mean(Length); if Length_best(iter) == min_Length Route_best(iter,:) = Table(min_index,:); else Route_best(iter,:) = Route_best((iter-1),:); end end
蚂蚁数量m：一般取10-50
最大进化代数G：一般取100-500
蚁群算法
TSP旅行商问题：31个省会城市，每个城市只能拜访一次，最后回到出发城市， 要求选择的路径为所有路径最小值
蚁群算法
%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 导入数据 citys=[………..]； %% III. 计算城市间相互距离 n = size(citys,1); D = zeros(n,n); for i = 1:n
2),' 终点');
Shortest_Route(1)])]);
xlabel('城市位置横坐标')
ylabel('城市位置纵坐标')
基于改进蚁群优化算法的神经网络训练的研究
基于改进蚁群优化算法的神经网络训练的研究摘要在基本的蚁群优化算法原理和结构上，对它进行了改进，将离散的信息素分布矩阵改进为连续的信息素分布函数，并将改进后的蚁群算法引入到神经网络的训练中，提出了改进的蚁群算法训练神经网络的基本原理和步骤，该算法不仅克服了传统bp神经网络算法的不足，而且使得新算法同时具有蚁群算法的全局快速寻优能力和神经网络的广泛映射能力。
并通过实例验证了该算法的快速性和有效性。
关键词蚁群优化算法神经网络信息素分布函数中图分类号：th183 文献标志码：a20世纪90年代初，意大利学者dorigo、maniezzo首先提出了一种新的模拟进化算法—蚁群算法，基本的蚁群优化算法，主要用于离散的参数优化问题，并已经成功的解决了tsp，vrp，qap，jsp 等一些列困难的组合优化问题。
而神经网络的的训练是典型的连续优化问题，本文在分析基本的蚁群优化算法特点的基础上，提出一种新的信息素分布方式及其概率分布函数，将蚁群算法成功的延伸到连续优化的范畴，并且建立了蚁群优化算法训练神经网络的基本模型，克服了传统bp算法的不足，同时使得该算法同时具有蚁群算法的快速全局寻优能力和神经网络的广泛映射能力。
一、改进的蚁群算法训练神经网络（一）优化模型。
常规的神经网络是属于连续性优化的范畴，其优化的目的是从每一个的参数的取值范围中选取一个具体的值，使得神经网络的输出误差，满足误差条件。
本文用于连续优化的模型与组合优化相似，只是其解空间从离散变量变成了连续变量的组合。
图1比较直观地表达了蚂蚁觅食时路径的选择。
其中m表示蚂蚁的个数，依次从n个连续的取值范围内选取一个值，组成自己的解sj，其中xji表示蚂蚁在个元素的取值范围内所选取的具体值。
每一个蚂蚁在信息素的影响作用下，依照概率原则，构建一组的完整的解。
通过蚂蚁间的团体协作，构建一个全局最优解。
（二）改进的蚁群优化算法。
1、信息素的分布。
理想化的状态下，蚂蚁对信息素的感知力不受左右两侧信息素浓度的影响，但在实际生活中，这种影响是无法避免的，并且路径两侧的蚂蚁对该信息素的感知会随着距离的增大而减弱，而且关于信息素的散发点是对称的。
利用蚁群算法优化前向神经网络
利用蚁群算法优化前向神经网络内容摘要：蚁群算法（ant colony algorithm，简称ACA）是一种最新提出的新型的寻优策略，本文尝试将蚁群算法用于三层前向神经网络的训练过程，建立了相应的优化模型，进行了实际的编程计算，并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较，结果表明该方法具有更好的全局收敛性，以及对初值的不敏感性等特点。
关键词：期货经纪公司综合实力主成分分析聚类分析人工神经网络（ANN）是大脑及其活动的一个理论化的数学模型，由大量的处理单元（神经元）互连而成的，是神经元联结形式的数学抽象，是一个大规模的非线性自适应模型。
人工神经网络具有高速的运算能力，很强的自学习能力、自适应能力和非线性映射能力以及良好的容错性，因而它在模式识别、图像处理、信号及信息处理、系统优化和智能控制等许多领域得到了广泛的应用。
人工神经网络的学习算法可以分为：局部搜索算法，包括误差反传（BP）算法、牛顿法和共轭梯度法等；线性化算法；随机优化算法，包括遗传算法（GA）、演化算法（EA）、模拟退火算法（SA）等。
蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁群行为的随机搜索优化算法。
虽然单个蚂蚁的能力非常有限，但多个蚂蚁构成的群体具有找到蚁穴与食物之间最短路径的能力，这种能力是靠其在所经过的路径上留下的一种挥发性分泌物（pheromone）来实现的。
蚂蚁个体间通过这种信息的交流寻求通向食物的最短路径。
已有相关计算实例表明该算法具有良好的收敛速度，且在得到的最优解更接近理论的最优解。
本文尝试将蚁群算法引入到前向神经网络的优化训练中来，建立了基于该算法的前向神经网络训练模型，编制了基于C++语言的优化计算程序，并针对多个实例与多个算法进行了比较分析。
前向神经网络模型前向人工神经网络具有数层相连的处理单元，连接可从一层中的每个神经元到下一层的所有神经元，且网络中不存在反馈环，是常用的一种人工神经网络模型。
在本文中只考虑三层前向网络，且输出层为线性层，隐层神经元的非线性作用函数（激活函数）为双曲线正切函数：其中输入层神经元把输入网络的数据不做任何处理直接作为该神经元的输出。
蚁群优化神经网络
二、function[R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alp ha,Beta,Rho,Q)%%========================================================== =====%% ACATSP.m%% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem%%-------------------------------------------------------------------------%% 主要符号说明%% C n个城市的坐标，n×2的矩阵%% NC_max 最大迭代次数%% m 蚂蚁个数%% Alpha 表征信息素重要程度的参数%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数%% Rho 信息素蒸发系数%% Q 信息素增加强度系数%% R_best 各代最佳路线%% L_best 各代最佳路线的长度%%========================================================== ======C=[1304,2312;3639,1315;4177,2244;3712,1399;3488,1535;3326,1556;3238 1229;4196 1004;4312 790;4386 570;3007 1970;2562 1756;2788 1491;2381 1676;1332 695;3715 1678;3918 2179;4061 2370;3780 2212;3676 2578;4029 2838;4263 2931;3429 1908;3507 2367;3394 2643;3439 3201;2935 3240;3140 3550;2545 2357;2778 2826;2370 2975];m=31;Alpha=1;Beta=5;Rho=.1;NC_max=30;Q=100;%%第一步：变量初始化n=size(C,1);%*表示问题的规模（城市个数）D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵for i=1:nfor j=1:nif i~=jD(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;elseD(i,j)=eps;endD(j,i)=D(i,j);endendEta=1./D;%Eta为启发因子，这里设为距离的倒数Tau=ones(n,n);%Tau为信息素矩阵Tabu=zeros(m,n);%存储并记录路径的生成NC=1;%迭代计数器R_best=zeros(NC_max,n);%各代最佳路线L_best=inf.*ones(NC_max,1);%各代最佳路线的长度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)) % ceil为朝正无穷方向舍入%Randpos=[Randpos,randperm(n)];endTabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';% n个城市，编号为1---nfor循环的次数是蚂蚁重复城市的次数，比如5个蚂蚁放到4个城市，需要重复两遍才能放完蚂蚁，每次循环产生n个1---n的随机数,相当于随机n个城市，产生城市序列循环结束Tabu一句表示将m个蚂蚁随机，每个蚂蚁放到前面产生的城市序列中，每个蚂蚁一个城市，需要m个，所以提取前面1：m个序列'表示转置，没有多大用处，可能参与后面的计算方便。
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