第六章 群智能算法ppt课件
06群智能
Beni（贝尼）
Bonabeau（伯纳堡）
群智能（ Swarm Intelligence ） 的提出和发展
粒子群优化算法流程
1、初始化一群粒子（群体规模），包括随机 的位置和速度 2、评价每个粒子的适应度 3、对每个粒子更新个体最优位置 4、更新全局最优位置 5、根据速度和位置方程更新每个粒子的速度 和位置 6、如未满足结束条件（通常为满足足够好的 适应值或达到设定的最大迭代次数），返回2
粒子群优化算法的应用
蚁群算法具有广泛的应用价值 是群智能研究领域第一ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ取得成功的实例 一度成为群智能的代名词 蚁群算法已被广泛应用于许多优化问题中 聚类问题 路由算法设计
图着色
车辆调度 机器人路径规划
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）
由James
Kenney（社会心理学 博士）肯尼迪和Russ Eberhart （电子工程学博士）艾伯哈特，
表示粒子的动作来源于自己经验的部分和其它粒子 经验的部分。 较小的值允许粒子在被拉回之前可以在目标区域外 徘徊，而较大的值则导致粒子突然冲向或越过目标 区域。
k 1 k k k vid wvid c1rand()( pid xid ) c2 rand()( p gbest xid ) k 1 k k 1 xid xid vid
Swarm Intelligence(续)
由于SI的理论依据是源于对生物群社会性的模 拟，因此其相关数学分析还比较薄弱，这就导 致了现有研究还存在一些问题。
人工智能之群智能介绍课件
03 群智能在物流配送中的应用：通过群体智能 算法，实现物流配送路径的优化和调度。
04 群智能在无人机群控制中的应用：通过群体智 能算法，实现无人机群的协同控制和任务分配。
2 群智能算法
蚁群算法
原理：模拟蚂蚁 寻找食物的过程， 通过信息素来引 导蚂蚁寻找最短 路径
群智能在复杂问题中的应用
群智能在交 通调度中的 应用：通过 模拟群体行 为，优化交 通流量，提 高道路通行 效率
群智能在资 源分配中的 应用：通过 模拟群体行 为，优化资 源分配，提 高资源利用 率
群智能在环 境保护中的 应用：通过 模拟群体行 为，优化环 境治理方案， 提高环境保 护效果
群智能在医 疗诊断中的 应用：通过 模拟群体行 为，优化医 疗诊断方案， 提高诊断准 确性
群智能在路径规划中的应用
蚁群算法： 模拟蚂蚁寻 找路径的行 为，用于解 决最短路径 问题
粒子群优化 算法：模拟 鸟群飞行的 行为，用于 解决优化问 题
蜂群算法： 模拟蜜蜂寻 找食物的行 为，用于解 决组合优化 问题
鱼群算法： 模拟鱼群觅 食的行为， 用于解决动 态规划问题
狼群算法： 模拟狼群狩 猎的行为， 用于解决多 目标优化问 题
01
应用：路径规划、 调度问题、组合 优化等
03
02
特点：分布式计 算，易于并行化， 具有较强的鲁棒 性
04
局限性：容易陷 入局部最优解， 需要与其他算法 相结合以克服这 一缺点
粒子群算法
01
原理：模拟鸟群觅食行为，通过个体间的信息交流和协作实现最优解搜索
02
特点：全局搜索能力强，收敛速度快，鲁棒性好
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。
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
群智能ppt
人工智能导论--群智能小组成员：研究背景：作为一种新兴演化计算技术，群智能已成为新的研究热点，它与人工生命，特别是进化策略和遗传算法有着极为特殊的联系。
已完成的理论和应用研究证明群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法，更为重要的是，群智能的潜在并行性和分布式特点为处理大量的以数据库形式存在的数据提供了技术保证。
无论是从理论研究还是应用研究的角度分析，群智能理论及应用研究都是具有重要学术意义和现实价值的。
群智能的基本原理：⏹群智能是一种由无智能或简单智能的个体通过任何形式的聚集协同而表现出智能行为。
⏹群智能理论的基本原理是以生物社会系统(Biology social system) 为依托的,也就是由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为。
这种生物社会性的模拟系统利用局部信息产生难以估量的群体行为。
群智能典型算法：微粒群算法蚁群算法粒子群优化算法人工鱼群算法微粒群算法：微粒群算法和其他演化算法相似，也是根据对环境的适应度将群体中的个体移动到好的区域,因此有人认为它属于演化算法的一种。
不同之处在于它不象其它演化算法一样对个体使用演化算子,而是将每个个体看作是d 维搜索空间中的一个没有体积没有质量的微粒，在搜索空间中以一定的速度飞行，并根据对个体和集体的飞行经验的综合分析来动态调整这个速度。
式中的第一部分为微粒先前的速度乘一个权值进行加速，表示微粒对当前自身运动状态的信任，依据自身的速度进行惯性运动；第二部分为“认知”部分，表示微粒本身的思考，即一个得到加强的随机行为在将来的出现几率增大。
这里的行为即“认知”，并假设获得正确的知识是得到加强的，从而实现一个增强学习过程.第三部分为“社会”部分，表示微粒间的信息共享与相互合作。
微粒i 在d 维(1 ≤d≤D) 空间的运动遵循如下方程进行：蚁群算法原理：蚁群算法它是通过模拟自然界蚂蚁社会的寻找食物的方式而得出的一种仿生优化算法。
如果一只蚂蚁找到食物，它就返回巢中通知同伴并沿途留下“信息素”(pheromone)作为蚁群前往食物所在地的标记。
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。
群体智能及其应用PPT课件
群体智能在物联网和智能家居领域的应用，能够实现设备的自组织和协同工作，提高家居生活的智能 化水平。
详细描述
通过将物联网设备与群体智能算法相结合，可以实现设备的自组织和协同工作，如智能照明、智能安 防、智能家电等。这些应用能够提高家居生活的智能化水平，提供更加便捷、舒适的生活环境。
自动驾驶与机器人技术
群体智能及其应用ppt课件
contents
目录
• 引言 • 群体智能的原理 • 群体智能的应用场景 • 群体智能的案例分析 • 未来展望与研究方向
01 引言
群体智能的定义
群体智能是指通过多个个体之间的相互协作，实现整体智能 或行为的一种现象。这些个体可以是简单的机器人、昆虫、 鸟类、人类等，它们通过相互之间的信息交流、合作和竞争 ，共同完成复杂任务或形成有序结构。
机器学习与数据挖掘
总结词
群体智能为机器学习和数据挖掘提供了新的方法，通过群体智能算法处理大规模 数据集，提取有价值的信息。
详细描述
群体智能算法如遗传算法、人工免疫算法等，能够处理大规模数据集，通过模拟 生物进化、免疫系统等机制，发现数据中的模式和规律，为机器学习和数据挖掘 提供了新的思路和方法。
物联网与智能家居
总结词
基于群体智能的图像识别算法是一种利 用群体智能优化算法对图像进行分类、 识别的方法。
VS
详细描述
该算法通过模拟生物群体的行为，如蜜蜂 采蜜、鱼群游动等，利用个体之间的信息 交流和协作，对图像进行分类和识别。在 人脸识别、物体识别等领域有广泛应用。
基于群体智能的推荐系统算法
总结词
基于群体智能的推荐系统算法是一种利用群 体智能优化算法对用户进行个性化推荐的方 法。
群体智能的个体通常具有相对简单的智能和行为，但当这些 个体聚集在一起时，它们能够表现出超越个体能力的智能和 行为。
高级人工智能 - 群体智能
集群智能
特点
分布式：无中心控制 随机性：非确定性 自适应：个体根据环境进行策略调整 正反馈：个体好的尝试会对个体产生正反馈 自发涌现：会在群体层面涌现出一种智能
集群智能
代表性方法
蚁群优化算法 粒子群优化算法
蚁群寻食
等长路径的情形
路径1
路径2
选择走路径1的蚂蚁和选择走路径 2的蚂蚁数目相近
高级人工智能
沈华伟
shenhuawei@
中国科学院计算技术研究所 2016.10.25
人工智能发展历程
三大学派
会发生什么？复ຫໍສະໝຸດ 自适应系统 博弈 ……行为主义
神经网络 深度学习 符号逻辑 ……
联结主义
专家系统 ……
符号主义
发展阶段
规则驱动的 确定性智能
数据驱动的 不确定性智能
交互驱动的 群体智能
群体智能
集群智能
众多无智能的个体，通过相互之间的简单合作所表现出 来的智能行为
博弈
具备一定智能的理性个体，按照某种机制行动，在群体 层面体现出的智能
众包
设计合适的机制，激励个体参与，从而实现单个个体不 具备的社会智能
集群智能
集群智能是分布式、自组织的（自然/人造）系统 表现出的一种群体智能 集群智能系统一般由一群简单的智能体构成，智 能体按照简单的规则彼此进行局部交互，智能体 也可以环境交互
收敛速度慢 易于陷入局部最优 对于解空间为连续的优化问题不适用
课间休息
集群智能
代表性方法
蚁群优化算法 粒子群优化算法
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。
群智能算法是什么(一)
群智能算法是什么（一）引言概述：群智能算法是一种集合了群体智慧的计算方法，通过模拟群体行为和信息共享，从而解决复杂问题。
在群体智能算法中，每个个体代表问题的一个解，通过交互和合作，群体能够找到更好的解决方案。
本文将介绍群智能算法的基本概念和应用领域。
正文：1. 群智能算法的基本原理a. 群体行为模拟：群智能算法通过模拟生物群体的行为方式，如蚂蚁行为、鸟群行为等，来寻找最优解决方案。
b. 信息共享：在群智能算法中，个体之间通过共享信息来提高整个群体的性能和效果。
c. 多样性保持：群体中的个体应保持多样性，以避免陷入局部最优解。
2. 群智能算法的应用领域a. 优化问题：群智能算法在求解复杂优化问题方面具有优势，如旅行商问题、工程优化等。
b. 机器学习：群智能算法在机器学习领域可以用于数据聚类、特征选择等任务。
c. 数据挖掘：群智能算法可以应用于挖掘海量数据中的隐藏模式和关联规则。
d. 智能控制：群智能算法可以应用于智能控制系统中，如交通控制、无人机编队等。
3. 群智能算法的常见类型a. 遗传算法：通过模拟生物的进化过程来搜索最优解。
b. 蚁群算法：模拟蚂蚁寻找食物的行为，通过信息素的传递和更新来搜索最优路径。
c. 免疫算法：模拟免疫系统的机制，通过选择、克隆和突变等操作寻找最优解。
d. 粒子群算法：模拟鸟群中鸟的行为，通过个体之间的协作和搜索来找到最佳解。
e. 蜂群算法：模拟蜜蜂觅食的行为，通过蜜蜂的交流和跟随等策略来搜索最优解。
4. 群智能算法的优势和局限性a. 优势：群智能算法具有并行性、鲁棒性和自适应性，能够在搜索空间广泛且复杂的问题上找到近似最优解。
b. 局限性：群智能算法可能受到问题规模、初始参数等因素的影响，收敛速度较慢。
5. 群智能算法的未来发展趋势a. 算法融合：将多种群智能算法进行融合，提高求解能力和效果。
b. 新领域探索：拓展群智能算法在新领域的应用，如医疗、金融等。
c. 算法优化：进一步优化群智能算法的性能和效率，提升求解质量。
人工智能 群智能算法
人工智能群智能算法群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点。
群智能算法通过模拟自然界中生物群体的社会行为和自组织现象，寻求在多智能体系统中的全局优化。
与传统的优化算法相比，群智能算法具有更好的鲁棒性和适应性，能够处理复杂的、大规模的问题。
群智能算法包括蚁群算法、粒子群算法等。
其中，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，蚁群算法能够寻找最短路径、解决旅行商问题等。
粒子群算法则是一种模拟鸟群、鱼群等动物群体的行为，通过个体之间的相互协作和竞争，寻找全局最优解。
群智能算法的应用非常广泛，包括但不限于：路径规划、机器学习、数据挖掘、图像处理、电力系统等领域。
通过模拟自然界中的群体行为，群智能算法能够找到更优的解决方案，提高系统的性能和稳定性。
总之，群智能算法是一种新兴的演化计算技术，通过模拟自然界中的群体行为，寻求全局优化问题的解决方案。
它具有鲁棒性、适应性和可扩展性等优点，应用前景广泛，是人工智能领域的一个重要研究方向。
群智能算法是一类基于种群的优化算法，它模拟了自然界中生物群体的社会行为和自组织现象，通过个体的局部搜索和种群的全局搜索来寻找最优解。
群智能算法在许多领域都有具体的应用，以下是一些例子：1.组合优化问题：群智能算法可以用于解决各种组合优化问题，例如旅行商问题、车辆路径问题、装箱问题、调度问题等。
在这些问题中，群智能算法可以找到最优解或近似最优解，提高系统的性能和效率。
2.机器学习：群智能算法可以用于机器学习中的分类、聚类和回归等问题。
通过模拟生物群体的行为，群智能算法可以找到最优的模型参数和结构，提高机器学习的准确性和稳定性。
3.数据挖掘：群智能算法可以用于数据挖掘中的模式识别、分类和聚类等问题。
例如，蚁群算法可以用于挖掘文档之间的关系，粒子群算法可以用于图像分割和目标跟踪等。
4.图像处理：群智能算法可以用于图像处理中的边缘检测、图像分割、图像配准等问题。
《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。
群智能算法
群智能算法群智能算法简介群智能算法（Swarm Intelligence Algorithms）是一类基于群体智能的优化算法。
群体智能是指通过模拟大自然中各种群体行为和智能的方法，来解决较复杂的问题。
在群智能算法中，通过模拟群体中个体之间的合作和交流，以达到全局最优解或者近似最优解的目标。
蚁群算法蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是群智能算法的一种，灵感来自于蚂蚁寻找食物的行为。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物的过程中释放信息素并根据信息素浓度选择路径的行为，来解决优化问题。
蚁群算法的优点是能够自适应地搜索最优解，并且对于复杂的问题也有很好的适应性。
蚁群算法的基本思想是，蚂蚁在寻找食物的过程中会释放信息素，其他蚂蚁会根据信息素浓度选择路径。
信息素的浓度会根据路径的质量进行更新，路径质量越高，信息素浓度越大。
蚂蚁寻找食物的路径会受到信息素浓度的引导，随着时间的推移，信息素浓度越高的路径被越多的蚂蚁选择。
最终，蚂蚁会集中在质量较高的路径上，找到最优解。
粒子群算法粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是另一种群智能算法，灵感来自于鸟群或鱼群等群体中的个体行为。
粒子群算法通过模拟个体之间沟通和协作的行为，以达到优化问题的求解。
粒子群算法的特点是快速收敛和易于实现。
粒子群算法的基本思想是将待优化的问题看作搜索空间中的一个点，这个点的位置表示解的位置。
粒子代表一个个体，其位置表示解的位置，速度表示解的搜索方向。
每个个体根据自身的搜索经验和群体的信息进行位置和速度的更新。
通过不断迭代，粒子群算法最终能够找到最优解。
群智能算法的应用群智能算法在各个领域都有广泛的应用。
下面几个常见的应用领域：1. 旅行商问题旅行商问题是计算机科学中的一个经典问题，其目标是寻找一条最优路径，使得旅行商可以从一个城市出发，经过所有其他城市，最后回到出发城市，且路径总长度最小。
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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
[ ij (t )] [ij (t )] , j J k (i) [ is (t )] [is (t )] k pij (t ) sJ (i ) k j J k (i) 0, Jk (i) 1,2, , n tabuk ,
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
6.2 蚁群优化算法原理
6.2.2 蚁群算法的原理分析
蚁巢 食物
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。
[ij (t)] [ij (t)] [ (t)] [ (t)] , j Jk (i) k pij (t) is is sJk (i) j Jk (i) 0,
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现
运行结果
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
6.1 群智能
6.1.2 群智能算法
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。
典型算法 蚁群算法（蚂蚁觅食）
粒子群算法（鸟群捕食）
智能优化计算
6.2 蚁群优化算法原理
6.2.1 蚁群算法的起源
蚁群的自组织行为
6.1 群智能
6.1.2 群智能算法
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。
智能优化计算
智能优化计算
6.1 群智能
6.1.1 群智能的概念
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。
智能优化计算
Q , 若 蚂 蚁 k 在 本 次 周 游 中 经 过 边 i j k k L k i j i j, i j k 1 0 , 否 则
m
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。
智能优化计算
初始化：t=0; NC=0; τij(t)=C; Δτij(t)=0; 将m只蚂蚁放到n座城市上 置禁忌表索引s=1;并将其起点城市加入各自 禁忌表中
6.3 基本蚁群优化算法
算法流程
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现
Y
禁忌表已满？
N
s=s+1 将m只蚂蚁按照其各自计算的转移概率pijk选 择下一城市，并将该城市加入到禁忌表中。 计算所有m只蚂蚁走过的周游长度Lk； 更新当前的最优路径。 计算Δτijk，更新信息素；t=t+n；NC=NC+1
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现
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;
设各路径上的信息素τij(0)=C（C为一较小的常数）;
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
清空所有禁忌表
N
终止条件满足否？
Y
输出最优结果
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现
初始参数
城市数30; 蚂蚁数30； α=1; Jk (i) 1,2,, ntabu k , ij 1/ dij β=5; ( t n ) ( 1 ) ( t) ij ij ij ρ=0.5; Q m k 经过边 ij , 蚂蚁 最大迭代代数200; k k , L ij ij ij k k 1 Q=100; 0 , 否则
下一步允许的城市的集合
α、β分别表示信
息素和启发式因子
的相对重要程度。
ij 1/ dij
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现
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： t n ) ( 1 ) t i j( i j() i j
“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
通信和协优化算法原理
6.2.1 蚁群算法的起源
蚁群的自组织行为
“双桥实验”
智能优化计算
6.2 蚁群优化算法原理
6.2.1 蚁群算法的起源
提出蚁群系统
1992年，意大利学者M. Dorigo在其博士论文中提出
第六章 群智 能算法
智能优化计算 6.1 群智能 6.2 蚁群优化算法原理 6.3 基本蚁群优化算法 6.4 改进的蚁群优化算法 6.5 蚁群优化算法的应用 6.6 粒子群算法的基本原理 6.7 基本粒子群优化算法 6.8 改进粒子群优化算法 6.9 粒子群优化算法的应用 6.10 群智能算法的特点与不足
智能优化计算
6.2 蚁群优化算法原理
6.2.2 蚁群算法的原理分析
蚁巢 食物
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。
智能优化计算
6.2 蚁群优化算法原理
6.2.2 蚁群算法的原理分析
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）