基本蚁群算法及其改进算法PPT

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蚁群算法基本原理(附带动画演示)

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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
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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
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蚁群算法最全集PPT课件

参数优化方法
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

蚁群算法最全集PPT课件

3.最大-最小蚂蚁系统
蚁群算法将蚂蚁的搜索行为集中到最优解的附近可以提高解的质
量和收敛速度，从而改进算法的性能。但这种搜索方式会使早熟
收敛行为更容易发生。 MMAS能将这种搜索方式和一种能够有效避
免早熟收敛的机制结合在一起，从而使算法获得最优的性能
13
基本蚁群算法
蚂蚁k(k=1,2，…,m)根据各个城市间连接路径上的信息素浓
基本蚁群算法
ij(t1)(1)ij(t)ij
ij n ikj
,01
k1
在算法初始化时，问题空间中所有边上的信息素都被初
信始完息化部更为集新中公0 ，在式如为一果：个局0 太部小最，优算的法路容径易上早，熟反，之即，蚂如蚁果很 0 快太就大
，信息素对搜索方向的指导作用太低，也会影响算法的
性能。对AS来说，我们使用 0 n/ Cn ，n是蚂蚁的
蚁群算法及其应用
马文强欢迎下载
1
在非洲的大草原上，如果你发现羚羊在奔逃，那一定是狮子来了；如果见到狮子在躲避，那一定是象群在发怒了；如果见到成百上千的狮子和大象集体逃命的壮观景象，那是什么来了呢？ ——蚂蚁军团来了
2
3
一
算法的背景与意义
二
国内外研究现状
三
研究内容与方法
四
蚁群算法的应用
从当前可以检索到的文献情况看，研究和应用蚁群优化算法的学者主要集中在比利时，意大利，英国，法国和德国等欧洲国家。日本和美国在这两年也开始启动对蚁群算法的研究。目前，蚁群优化算法在启发式方法范畴内已逐渐成为一个独立的分支。
尽管蚁群优化的严格理论基础尚未奠定，国内外的有关研究仍停留在实验探索阶段，但从当前的应用效果来看，这种新型的寻优思想无疑是具有十分光明的前景，更多深入细致的工作还有待于进一步展开。

蚁群优化算法课件

05
蚁群优化算法的改进与优化
信息素更新策略的改进
动态更新策略
根据解的质量实时调整信息素浓度，以提高算法的搜索效率。
自适应更新策略
根据蚂蚁移动过程中信息素挥发的情况，动态调整信息素更新规则，以保持信息素浓度的平衡。
局部与全局更新结合
在蚂蚁移动过程中，既进行局部更新又进行全局更新，以增强算法的全局搜索能力。
该算法利用了蚂蚁之间信息素传递的机制，通过不断迭代更新，最终找到最优路径或解决方案。
蚁群优化算法的起源与发展
蚁群优化算法最初起源于对自然界中蚂蚁觅食行为的研究，发现蚂蚁能够通过信息素传递找到从巢穴到食物源的最短路径。
随着研究的深入，蚁群优化算法逐渐发展成为一种通用的优化算法，广泛应用于各种组合优化问题，如旅行商问题、车辆路径问题等。
任务调度问题
总结词
蚁群优化算法在任务调度问题中能够实现高效的任务调度，提高系统整体性能。
详细描述
任务调度问题是指在一个多任务环境中，根据任务的优先级、资源需求等因素，合理分配任务到不同的处理单元，以实现系统整体性能的最优。蚁群优化算法通过模拟蚂蚁的行为，利用信息素传递机制，能够实现高效的任务调度，提高系统整体性能。
利用已知领域知识
将领域专家的经验或启发式信息融入算法中，以提高算法的搜索效率和准确性。
利用问题特性
根据问题的特性，引入与问题相关的启发式信息，以引导蚂蚁的移动方向和选择行为。
自适应调整启发式信息
根据算法的搜索过程和结果，动态调整启发式信息的权重或规则，以平衡算法的全局搜索和局部搜索能力。
06
蚂蚁行为规则的改进
引入变异行为
01
在蚂蚁移动过程中，随机选择某些蚂蚁进行变异操作，以增强

蚁群算法PPT课件

Macro Dorigo
2021/7/1
3
基本原理
Nest
Food
Obstacle
图1 蚂蚁正常行进，突然环境改变，增加了障碍物
2021/7/1
4
基本原理
Nest
Food
Obstacle
图2 蚂蚁以等同概率选择各条路径较短路径信息素浓度高，选择该路径的蚂蚁增多
2021/7/1
5
基本原理
E
t=0
迭代次数 t_max 4784 1999 806 8950 6665 884 3650 2214 948 1802
程序运行时间 time 99.0466 123.0078 458.4601 148.2777 381.1539 499.8319 88.1896 149.1128 495.0127 134.2481
LumerE和FaietaB通过在Denurbourg的基本分类模型中引入数据对象之间相似度的概念，提出了 LF聚类分析算法，并成功的将其应用到数据分析中。
2021/7/1
11
基于蚂蚁觅食行为和信息素的聚类分析模型
蚂蚁在觅食的过程中，能够分为搜索食物和搬运食物两个环节。每个蚂蚁在运动过程中都将会在其所经过的路径上留下信息素，而且能够感知到信息素的存在及其强度，比较倾向于向信息素强度高的方向移动，同样信息素自身也会随着时间的流逝而挥发，显然某一路径上经过的蚂蚁数目越多，那么其信息素就越强，以后的蚂蚁选择该路径的可能性就比较高，整个蚁群的行为表现出了信息正反馈现象。
2021/7/1
Z
蚁群聚类结果 (R=100,t=1000)
3500
3000
2500
2000

《蚁群算法介绍》课件

总结词
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。

智能信息处理导论PPT第8章__蚁群算法

借用已有的并行算法
8.8.3 蚁群算法常用的并行策略
并行独立蚁群并行交互蚁群并行蚂蚁解决方法元素的并行评估蚂蚁和解决方法元素的并行结合
8.9 蚁群算法的应用案例
背包间砚是一类典型的整数规划问题：假设有一个徒步旅行者，有n种物品可供其者本身所能承受
基于蚁群算法的RNN
8.7 免疫算法与蚁群算法的融合
8.7 免疫算法与蚁群算法的融合
8.8 并行蚁群算法
8.8.1 并行计算机及其分类 8.8.2 并行算法的设计 8.8.3 蚁群算法常用的并行策略
8.8.1 并行计算机及其分类
一般地讲，并行计算是利用并行计算机或分布式计算机(包括分布式网络计算机)等高性能计算机系统所做的计算。
8.1.2 基本蚁群算法的机制原理
人工蚁群系统所具有的主要性质有：
蚂蚁群体总是寻找最小费用可行解每个蚂蚁具有记忆，用来储存其当前路径的信息，这种记忆
可用来构造可行解，评价解的质量、路径反向跟踪当前状态的蚂蚁可移动至可行领域中的任一点每个蚂蚁可赋予一个初始状态和一个或多个终止条件蚂蚁从初始状态出发移至可行领域状态，以递推方式构造解，
8.5.1 系统辨识的蚁群算法
将蚁群在解空间内按照一定方式做初始分布
根据蚁群所处解空间位置的优劣，决定当前蚁群的信息量分布
根据当前蚁群散布的总信息量分布情况和上一循环过程中信息量的遗留和挥发情况，决定各子区间内应有的蚁数分布
根据各子区间内应有蚁群分布状况和当前蚁群分布状况之间的差别，决定蚁群的移动方向，并加以移动
n个城市的TSP问题就是寻找通过n个城市各一次且最后回到出发点的最短路径。
为模拟实际蚂蚁的行为，首先引进如下记号：设m是蚁群中蚂蚁的数量， (i,j=1,2…,n)表示城市i和城市j之间的距离，表示t时刻在ij连线上的残留的信息量。初始时刻，各条路径上的信息量相等，设（C为常数）。蚂蚁k（k=1,2…,m）在运动过程中，根据各条路径上的信息量决定转移方向，表示在时刻t时蚂蚁由位置i转移到位置j的概率

《蚁群算法发展》课件

金融领域
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

蚁群优化算法 ppt课件

蚁群优化算法
2.3 蚂蚁系统理论
1.路径构建
(i,j)(i,j)
Pijk(i,
j) (i,u)(i,u)
uJki
,
jJk i
0,
其他
由公式知，长度越短、信息素浓度越大的路径被蚂蚁选择的概率越大。
市一次且仅一次，最终回到出发城市，使得周游的路线总长度最短。
第一个ACO——蚂蚁系统，就是以NP难的TSP问题作为应用实例提出的。
蚁群优化算法
2.2 贪婪算法
基本理论
贪婪算法在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。
信息素是一种化学物质，由蚂蚁自身释放，是实现蚁群内间接通信的物质。蚂蚁随机选择路径，但是能感知当前地面上的信息素浓度，并倾向于往信息素浓度高的方向前进。
蚁群优化算法
1.1 基本原理
双桥实验
蚁穴
食物源
（a）两个路具有同样的长度
1.起初两条分支上不存在信息素，蚂蚁以相同的概率进行选择。
2.随机波动的出现，选择某一条分支的蚂蚁数量可能比另外一条多。
蚁群优化算法
2.3 蚂蚁系统理论
AS算法（蚂蚁圈版本）对TSP的求解流程主要有两大步骤：路径构建和信息素更新
1.路径构建
定义5.1 AS中的随机比例规则：对每只蚂蚁k，路径记忆向量R K 按照访问
顺序记录了所有k已经经过的城市序号。设蚂蚁k当前所在的城市为i，则其选择
城市j作为下一个访问对象的概率为：
路径探索
蚁群优化算法

《蚁群算法》PPT

图像边缘检测
Thank you so much for your time,and have a nice day.
可选路径较少，使种群陷入局部最优。
信息素重要程度因子
蚂蚁选择以前已经走过的路可能性较大，会使蚁群的搜索范围减小容易过早的收
容易使随机搜索性减弱。
敛,使种群陷入局部最优。
启发函数重要程度因子虽然收敛速度加快,但是易陷入局部最优
蚁群易陷入纯粹的随机搜索，很难找到最优解
信息素挥发因子
各路径上信息素含量差别较小，收敛速信息素挥发较快,容易导致较优路径被排除度降低
2.并行的算法
每只蚂蚁搜索的过程彼此独立，仅通过信息激素进行通信。在问题空间的多点同时开始进行独立的解搜索，不仅增加了算法的可靠性,也使得算法具有较强的全局搜索能力。
3
蚁群算法的基本步骤
1）初始化参数；2）构建解空间；3）更新信息素；4）判断终止与迭代。
3 蚁群算法的基本步骤
优化问题与蚂蚁寻找食物的关系
0.04
0.04
0.92 到城市1 到城市3 到城市5
3.3 更新信息素
蚂蚁访问完所有城市之后，进行信息素的更新。信息素的更新包括挥发和蚂蚁的产生，由以下公式决定：
第 t+1 次循环后城市 i 到城市j上的信息素含量
信息素残留系数=1-信息素挥发因子
ij (t 1) (1 ) ij (t) ij , (0 1)
2.2 蚁群算法的特点
1.自组织的算法
自组织:组织力或组织指令是来自于系统的内部。在抽象意义上讲，自组织就是在没有外界作用下使得系统嫡减小的过程(即是系统从无序到有序的变化过程)。

蚁群算法GBASPPT课件

蚁群算法gbasppt课件
• 引言 • 蚁群算法的基本原理 • 蚁群算法的改进与优化 • 蚁群算法与其他算法的比较 • 蚁群算法的实例分析 • 结论与展望
01
引言
什么是蚁群算法
总结词
简述蚁群算法的定义和模拟对象。
详细描述
蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为，利用正反馈机制，寻找问题的最优解。
信息素的更新
蚂蚁在移动过程中会释放新的信息素，增加路径上的信息素浓度。信息素浓度越高，表示该路径越被推荐，吸引更多蚂蚁选择。
蚂蚁的移动规则
01
02
03
随机移动
蚂蚁在移动过程中有一定的随机性，避免陷入局部最优解。
避免重复路径
蚂蚁会尽量避免重复已经走过的路径，以探索新的解空间。
路径选择
蚂蚁根据信息素浓度和启发式信息（如距离、方向等）来选择移动路径。
启发式信息的引入
启发式信息
在蚁群算法中引入启发式信息，可以指导蚂蚁的移动方向，提高算法的搜索效率。常见的启发式信息包括距离、方向、障碍物等。
启发式信息的作用
启发式信息可以帮助蚂蚁快速找到目标点，避免陷入局部最优解，提高全局搜索能力。同时，启发式信息还可以指导蚂蚁在搜索过程中进行路径选择和调整，提高算法的稳定性和可靠性。
蚂蚁数量和迭代次数的选择
蚂蚁数量和迭代次数的作用
蚂蚁数量和迭代次数是蚁群算法的两个重要参数，它们决定了算法的搜索能力和效率。蚂蚁数量决定了算法中参与搜索的蚂蚁数量，而迭代次数决定了算法的搜索深度。
选择蚂蚁数量和迭代次数的方法
选择合适的蚂蚁数量和迭代次数是蚁群算法的关键。可以根据问题的规模和复杂度来确定蚂蚁数量和迭代次数。一般来说，蚂蚁数量不宜过多或过少，而迭代次数则应足够深，以保证算法能够找到最优解。同时，也可以根据算法的实际运行情况，动态调整蚂蚁

蚁群优化算法课件

改进算法。
在基于聚类分析的蚁群优化算法中，算法首先利用聚类分析技术将问题空间划分为多个子空间，然后将蚂蚁分配到不
同的子空间中进行搜索。
这种算法通过聚类分析技术将问题空间划分为多个子空间，可以减少蚂蚁搜索
范围，提高算法的寻优效率。
基于粒子群的蚁群优化算法
基于粒子群的蚁群优化算法是一种将粒子群优化算法与蚁群优化算法相结合的改进算法。
THANKS
感谢观看
蚁群优化算法课件
目录
• 蚁群优化算法简介 • 蚁群优化算法的基本原理 • 蚁群优化算法的实现细节 • 蚁群优化算法的改进版本 • 蚁群优化算法的实验与分析 • 么是蚁群优化算法
蚁群优化算法是一种启发式优化算法，通过模拟 01 自然界中蚂蚁寻找食物的行为来求解优化问题。
在基于粒子群的蚁群优化算法中，每只蚂蚁被视为一个粒子，每个粒子都有一个位置和一个速度。
该算法通过粒子的位置和速度来描述蚂蚁的状态，并利用粒子群优化算法的优点来指导蚂蚁的搜索行为。
05
蚁群优化算法的实验与分析
在TSP问题上的应用
总结词
高效、稳定
详细描述
蚁群优化算法在TSP问题上具有高效、稳定的性能表现。通过模拟蚂蚁觅食行为，该算法能够在较短的时间内寻找到一条最短路径，并且具有较好的鲁棒性。
果的质量。
02
蚁群优化算法的基本原理
蚂蚁的行为特征
01 蚂蚁具有记忆能力
蚂蚁能够记住之前走过的路径和相关的信息，如食物的来源、路径的长度等。
02 蚂蚁具有协作能力
在寻找食物的过程中，蚂蚁之间会相互协作，通过信息素的传递来共享信息。
03 蚂蚁具有适应性
蚂蚁能够根据环境的变化来调整自己的行为和策略，以适应不同的环境条件。

蚁群优化算法PPT

ACO首次被系统的提出
自然界中真实蚁群集体行为
4
蚁群算法原理
如何找到最短路径？
• 信息素：信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁多，因而会有更多的蚂蚁聚集过来。
• 正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。
类比：
大肠杆菌在人体肠道内觅食的过程
5
蚁群算法原理
自然蚂蚁的智能特点
Meet the requirement of the solution
Y
output
31
实现过程
32
实现过程
33
实现过程
·
当比较小时，搜索的全局性好，但收敛速度变慢; 当比较大时，收敛速度比较快，但是容易陷入局部最优。
13
蚁群算法参数选择
因子和的选取
启发式因子的大小则反映了在蚁群路径搜索中的随机性因素作用的强度;
启发式因子的大小反映了在蚁群路径搜索中确定性因素作用的强度。
1.Ant-cycle
Q / Lk，第k只蚂蚁从城市i访问城市j k ii 0, 其他
k ii
Q / dij，第k只蚂蚁从城市i访问城市j 2.Ant-quantity 0, 其他
Q，第k只蚂蚁从城市i访问城市j 3.Ant-density 0, 其他
8
求解组合优化问题的蚁群算法
9
基本蚁群算法
蚂蚁k(k=1,2，…,m)根据各个城市间连接路径上的信息素浓度决定其下一个访问城市，设 Pijk t 表示t时刻蚂蚁 k从城市i转移到城市j的概率，其计算公式为：
is (t )is (t ) , s allowk Pijk (t ) is (t )is (t ) xallowk 0, s allowk

《蚁群算法》课件

《蚁群算法整理》ppt课件
目
CONTENCT
录
• 蚁群算法简介 • 蚁群算法的基本原理 • 蚁群算法的实现过程 • 蚁群算法的改进策略 • 蚁群算法的性能评价 • 蚁群算法的应用案例
01
蚁群算法简介
蚁群算法的基本概念
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机制来寻找最优解。
02
蚁群算法的基本原理
信息素的挥发与更新
信息素挥发与更新是蚁群算法中一个重要的过程，它影响着蚂蚁的移动和信息传递。
在蚁群算法中，信息素是蚂蚁之间传递的一种化学物质，用于标识路径的优劣。信息素会随着时间的推移而挥发，同时蚂蚁在移动过程中会释放新的信息素。挥发和更新的过程是动态的，影响着蚂蚁对路径的选择。
要点一
总结词
信息素更新规则是蚁群算法中的重要环节，通过改进信息素更新规则，可以提高算法的性能。
要点二
详细描述
在蚁群算法中，信息素更新规则决定了蚂蚁在移动过程中如何更新信息素。改进信息素更新规则可以提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力。例如，可以采用动态调整策略，根据蚂蚁的移动路径和状态动态调整信息素的更新量，或者采用自适应策略，根据问题的特性和求解结果自适应地调整信息素更新规则，以提高算法的性能。
详细描述
在蚁群算法中，信息素挥发速度决定了信息素消散的快慢。较慢的挥发速度可以使信息素积累，有利于增强算法的全局搜索能力；较快的挥发速度则有利于算法的局部搜索。通过调整信息素的挥发速度，可以在全局搜索和局部搜索之间取得平衡，提高算法的效率和稳定性。
蚂蚁数量与移动规则的调整
总结词
蚂蚁数量和移动规则是蚁群算法中的重要参数，通过调整这些参数，可以改善算法的性能。

蚁群算法及案例分析.pptx

蚁群算法原理
1、蚂蚁在路径上释放信息素。
2、碰到还没走过的路口，就随机挑选
一条路走。同时，释放与路径长度有
关的信息素。
3、信息素浓度与路径长度成反比。后
来的蚂蚁再次碰到该路口时，就选择
信息素浓度较高路径。
4、最优路径上的信息素浓度越来越
大．
5、最终蚁群找到最优寻食路径。
第2页/共14页
蚁群算法原理
模型普适性不强，不能直接
应用于实际优化问题
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
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
第11页/共14页
蚁群算法的特点及应用领域
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))';
DrawRoute(C,Shortest_Route)
Tabu(i,j)=to_visit;
end
subplot(1,2,2);
end
plot(L_best)
hold on
if NC>=2
plot(L_ave)

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实验结果
蚁蚁蚁蚁蚁蚁 (R=100,t=1000)
MIN =30690
3500 3000
2500 2000 1500
此时的聚类效果还未最佳,应继续迭代.
Z
1000 500 3500 3000 2500 2000 Y 1500 0 X 1000 3000 2000
实验结果
t = 3915 time = 229.4707 best_solution_function_value = 1.9726e+004 index1 = 6 15 16 19 24 33 35 index2 = 1 18 22 30 34 42 47 48 index3 = 2 3 8 9 10 13 14 17 21 23 26 27 29 31 39 40 43 46 49 51 index4 = 4 5 7 11 12 20 25 28 32 36 37 38 41 44 45 50
基于蚂蚁觅食行为和信息素的聚类分析模型
蚂蚁在觅食的过程中,能够分为搜索食物和搬运食物两个环节.每个蚂蚁在运动过程中都将会在其所经过的路径上留下信息素,而且能够感知到信息素的存在及其强度,比较倾向于向信息素强度高的方向移动,同样信息素自身也会随着时间的流逝而挥发,显然某一路径上经过的蚂蚁数目越多,那么其信息素就越强,以后的蚂蚁选择该路径的可能性就比较高,整个蚁群的行为表现出了信息正反馈现象.
信息素矩阵初始化
信息素矩阵维数为N*K(样本数*聚类数) 初始值为0.01. c = 10^-2; tau = ones(N,K) * c; %信息素矩阵, 初始值为0.01的N*K矩阵(样本数*聚类数)
蚂蚁路径的选择及标识
定义标识字符矩阵solution_string,维数为 R*N+1,初始值都为0,以信息矩阵中信息素的值确定路径(即确定分到哪一组),具体方法如下: 如果该样本各信息素的值都小于信息素阈值q,则取信息素最大的为作为路径.若最大值有多个,则从相同的最大值中随机取一个,作为路径. 若信息数大于阈值q,则求出各路径信息素占该样本总信息素的比例,以概率确定路径.
Macro Dorigo
基本原理
Nest
Food
Obstacle
图1 蚂蚁正常行进,突然环境改变,增加了障碍物
基本原理
Nest Food
Obstacle
图2 蚂蚁以等同概率选择各条路径较短路径信息素浓度高,选择该路径的蚂蚁增多
基本原理
E
t=0
E
30ants
t=1
E
30ants
10ants
d=1
请老师同学批评指正谢谢大家!
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聚类中心选择
聚类中心为该类所有样本的各属性值的平均值.
偏离误差计算
偏离误差的计算,即各样本到其对应的聚类中心的欧式距离之和MIN. MIN越小,聚类效果越好.计算各只蚂蚁的MIN值,找到最小的MIN值,该值对应的路径为本次迭代的最佳路径.
信息素更新
对信息素矩阵进行更新,更新方法为新值为原信息素值乘以(1 - rho),rho为信息素蒸发率,在加上最小偏差值的倒数. for i = 1 : N tau(i,best_solution(1,i)) = (1 - rho) * tau(i,best_solution(1,i)) + 1/ tau_F; 信息数更新之后,再根据新的信息数矩阵,判断路径.进行迭代运算.直到达到最大迭代次数,或偏离误差达到要求值.
改进后聚类效果对比
基本算法 R t_max 10 10 100 100 1000 1000 1000 1000 time 5.3909 5.2669 50.6583 55.7148 50013 51779 48222 49049 MIN t_max 1000 1000 1000 1000 time 18.7946 15.5972 71.7635 61.3546 40806 42293 36990 26704 改进算法 MIN
基于蚂蚁构造墓地和分类幼体的聚类分析模型
蚁群构造墓地行为和分类幼体行为统称之为蚁群聚类行为. 生物学家经过长期的观察发现,在蚂蚁群体中存在一种本能的聚集行为.蚂蚁往往能在没有关于蚂蚁整体的任何指导性信息情况下, 将其死去的同伴的尸体安放在一个固定的场所.
真实蚁群的聚类行为
Deneuboug JL等人也用 pheidole pallidula 蚂蚁做了实验.发现蚁群会根据蚂蚁幼体的大小将其放置在不同的位置,分别把其堆放在蚁穴周围和中央的位置. 真实的蚁群聚类行为的实验结果右图,四张照片分别对应为实验初始状态,3小时,6小时和36小时的蚁群聚类情况.
参考文献
① 赵霞,"MAX一MIN蚂蚁系统算法及其收敛性证明,I,计算机工程与应用,2006(8.) ② 朱庆保,杨志军,基于变异和动态信息素更新的蚁群优化算法.软件学报,2004(2). ③ 王剑,李平,杨春节,"蚁群算法的理论与应用",机电工程,2003(5). ④ Julia Handl,Joshua Knowles,Mareo Dorigo.Ant-based clustering and to PograPhie mapping [J]Artificial Life,2008, 12(1) ⑤ 吴斌,史忠植. 一种基于蚁群算法的TSP 问题分段求解算法[J ] . 计算机学报,2001 ,24 (12).
改进代码
pls = 0.1; %局部寻优阈值pls(相当于变异率) solution_temp = zeros(L,N+1); k = 1; while(k <= L) solution_temp(k,:) = solution_ascend(k,:); rp = rand(1,N); %产生一个1*N(51)维的随机数组, for i = 1:N if rp(i) <= pls %某值小于pls则随机改变其对应的路径标识 current_cluster_number = setdiff([1:K],solution_temp(k,i)); rrr=randint(1,1,[1,K-1]); change_cluster = current_cluster_number(rrr); solution_temp(k,i) = change_cluster; end end
蚁群算法的基本原理及其改进算法
专业:控制工程年级:2009级姓名:胡训智学号:30956060 指导老师:周润景教授
算法的提出算法的基本原理模型建立算法的实现算法改进结论参考文献
蚁群算法的提出
蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来寻找优化路径的机率型算法. 它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为.
该算法的聚类结果跟标准聚类结果相同. .
实验结果
蚁蚁蚁蚁蚁蚁 (R=100,t=10000)
MIN =19726
3500
3000
2500
Z
2000
1500
此时已达到较好的聚类效果
1000
500 3500 3000 2500 2000 1500 Y 0 1000 X
3000 2000
算法改进
基于遗传变异的算法改进
改进后聚类效果对比
基于遗传算法的改进之后缩短了迭代次数, 减少了计算量. 聚类的效果要优于基本的蚁群算法.
结论
该算法的聚类结果跟标准聚类结果完全相同; 蚁群算法不仅能够智能搜索,全局优化,而且具有稳健性,鲁棒性,正反馈,分布式计算,易与其它算法相结合等特点.利用正反馈原理,可以加快进化过程:分布式计算使该算法易于并行实现,个体之间不断进行信息交流和传递,有利于找到较好的解;该算法易与多种启发式算法结合,可改善算法的性能;由于鲁棒性强,故在基本蚁群算法模型的基础上进行改进,便可用于其它问题. 因此,蚁群算法的问世为诸多领域解决复杂优化问题提供了有力的工具.
参数调试(局部寻优参数pls)
蚂蚁数 R 10 100 1000 10 100 1000 10 100 1000 100 局部寻优参数 pls 0.1 0.1 0.1 0.01 0.01 0.01 0.2 0.2 0.2 0.5 最小偏离误差 MIN 19727 19727 19727 19727 19727 19727 19727 19727 19727 19727 迭代次数 t_max 4784 1999 806 8950 6665 884 3650 2214 948 1802 程序运行时间 time 99.0466 123.0078 458.4601 148.2777 381.1539 499.8319 88.1896 149.1128 495.0127 134.2481
参数调试(蚂蚁数R 最大迭代次数t_max)
R 10 10 10 10 100 100 100 100 t_max 100 1000 10000 100000 100 1000 10000 100000 MIN 50431 45045 32800 22559 52109 40025 19726 28962 Time(s) 2.1007 7.2424 68.5234 670.7446 11.6932 47.2621 359.8759 3503.8
参考文献
⑥ 吴庆洪,张纪会,徐心和. 具有变异特征的蚁群算法 [J ] . 计算机研究与发展,1993 ,36 (10) :1240 - 1245. ⑦ 朱庆保,杨志军. 基于变异和动态信息素更新的蚁群优化算法[J ] . 软件学报,2004 ,15 (2) :185 192. ⑧ 刘波一种利用信息嫡的群体智能聚类算法[J].计算机工程与应用.2004(35);180一182 ⑨ 董旭,魏振军一种加权欧氏距离聚类方法[J].信息工程大学学报,2005,6(l). ⑩ 杨欣斌,孙京浩,黄道.基于蚁群聚类算法的离群挖掘方法[J].计算机工程与应用,2003,39(9)