粒子群算法最全的ppt
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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
6.1 群智能
6.1.2 群智能算法
华东理工大学自动化系 2007年
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
6.4 改进的蚁群优化算法
6.4.1 蚂蚁系统的优点与不足 6.4.2 最优解保留策略蚂蚁系统 6.4.3 蚁群系统 6.4.4 最大－最小蚂蚁系统 6.4.5 基于排序的蚂蚁系统 6.4.6 各种蚁群优化算法的比较
华东理工大学自动化系 2007年
智能优化计算
6.5 蚁群优化算法的应用
6.5.1 典型应用 6.5.2 医学诊断的数据挖掘
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 “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 通信和协调。
华东理工大学自动化系 2007年
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 “双桥实验”
华东理工大学自动化系 2007年
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
华东理工大学自动化系 2007年
提出蚁群系统 1992年，意大利学者M. Dorigo在其博士论文中提出 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）。
,
sJk (i)
0,
下一步允许的城市的集合
j Jk (i) α、β分别表示信
j Jk (i) 息素和启发式因子
Jk (i) 1,2, , n tabuk , ij 1/ dij
的相对重要程度。
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
华东理工大学自动化系 2007年
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：
ij (t n) (1 ) ij (t) ij
m
ij
k ij
,
k 1
k ij
Q Lk
,
0,
若蚂蚁k在本次周游中经过边ij 否则
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。
6.6 粒子群算法的基本原理
6.6.1 粒子群算法的提出 6.6.2 粒子群算法的原理描述
6.7 基本粒子群优化算法
6.7.1 基本粒子群算法描述 6.7.2 参数分析 6.7.3 与遗传算法的比较
6.8 改进粒子群优化算法
6.8.1 离散二进制PSO 6.8.2 惯性权重模型 6.8.3 收敛因子模型 6.8.4 研究现状
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
华东理工大学自动化系 2007年
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
华东理工大学自动化系 2007年
第六章 群智能算法
智能优化计算
6.1 群智能
6.1.1 群智能的概念 6.1.2 群智能算法
6.2 蚁群优化算法原理
6.2.1 蚁群算法的起源 6.2.2 蚁群算法的原理分析
6.3 基本蚁群优化算法
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现 6.3.2 蚂蚁系统的参数设置和基本属性
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
6.1 群智能
6.1.2 群智能算法
华东理工大学自动化系 2007年
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。
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
华东理工大学自动化系 2007年
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。
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
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
初始化：华t=0;东NC理=0;工τij(t大)=C学; Δ自τij(t)动=0;化系 2007年
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
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现
禁忌表中
算法流程
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。
华东理工大学自动化系 2007年
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
华东理工大学自动化系 2007年
食物
最后的极限是所有的蚂蚁只选择ABD路线。 （正反馈过程）
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
华东理工大学自动化系 2007年
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
pikj
(t
)
[ ij (t)] [ij (t)] [ is (t)] [is (t)]
华东理工大学自动化系 2007年
智能优化计算
6.9 粒子群优化算法的应用
6.9.1 求解TSP问题 6.9.2 其它应用
6.10 群智能算法的特点与不足
ຫໍສະໝຸດ Baidu
华东理工大学自动化系 2007年
智能优化计算
6.1 群智能
6.1.1 群智能的概念
华东理工大学自动化系 2007年
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）
智能优化计算
6.1 群智能
6.1.2 群智能算法
华东理工大学自动化系 2007年
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
6.4 改进的蚁群优化算法
6.4.1 蚂蚁系统的优点与不足 6.4.2 最优解保留策略蚂蚁系统 6.4.3 蚁群系统 6.4.4 最大－最小蚂蚁系统 6.4.5 基于排序的蚂蚁系统 6.4.6 各种蚁群优化算法的比较
华东理工大学自动化系 2007年
智能优化计算
6.5 蚁群优化算法的应用
6.5.1 典型应用 6.5.2 医学诊断的数据挖掘
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 “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 通信和协调。
华东理工大学自动化系 2007年
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 “双桥实验”
华东理工大学自动化系 2007年
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
华东理工大学自动化系 2007年
提出蚁群系统 1992年，意大利学者M. Dorigo在其博士论文中提出 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）。
,
sJk (i)
0,
下一步允许的城市的集合
j Jk (i) α、β分别表示信
j Jk (i) 息素和启发式因子
Jk (i) 1,2, , n tabuk , ij 1/ dij
的相对重要程度。
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
华东理工大学自动化系 2007年
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：
ij (t n) (1 ) ij (t) ij
m
ij
k ij
,
k 1
k ij
Q Lk
,
0,
若蚂蚁k在本次周游中经过边ij 否则
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。
6.6 粒子群算法的基本原理
6.6.1 粒子群算法的提出 6.6.2 粒子群算法的原理描述
6.7 基本粒子群优化算法
6.7.1 基本粒子群算法描述 6.7.2 参数分析 6.7.3 与遗传算法的比较
6.8 改进粒子群优化算法
6.8.1 离散二进制PSO 6.8.2 惯性权重模型 6.8.3 收敛因子模型 6.8.4 研究现状
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
华东理工大学自动化系 2007年
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
华东理工大学自动化系 2007年
第六章 群智能算法
智能优化计算
6.1 群智能
6.1.1 群智能的概念 6.1.2 群智能算法
6.2 蚁群优化算法原理
6.2.1 蚁群算法的起源 6.2.2 蚁群算法的原理分析
6.3 基本蚁群优化算法
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现 6.3.2 蚂蚁系统的参数设置和基本属性
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
6.1 群智能
6.1.2 群智能算法
华东理工大学自动化系 2007年
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。
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
华东理工大学自动化系 2007年
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。
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
智能优化计算
6.3 基本蚁群优化算法
初始化：华t=0;东NC理=0;工τij(t大)=C学; Δ自τij(t)动=0;化系 2007年
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
6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现
禁忌表中
算法流程
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。
华东理工大学自动化系 2007年
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
华东理工大学自动化系 2007年
食物
最后的极限是所有的蚂蚁只选择ABD路线。 （正反馈过程）
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
华东理工大学自动化系 2007年
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
pikj
(t
)
[ ij (t)] [ij (t)] [ is (t)] [is (t)]
华东理工大学自动化系 2007年
智能优化计算
6.9 粒子群优化算法的应用
6.9.1 求解TSP问题 6.9.2 其它应用
6.10 群智能算法的特点与不足
ຫໍສະໝຸດ Baidu
华东理工大学自动化系 2007年
智能优化计算
6.1 群智能
6.1.1 群智能的概念
华东理工大学自动化系 2007年
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）