状态机软件
合集下载
相关主题
- 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)。
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
圈，它会记住最近刚走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在最近 走过了，它就会尽量避开。 ５、避障规则： 如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住，它会随机的选 择另一个方向，并且有信息素指引的话，它会按照觅食的规则行为。 ６、播撒信息素规则： 每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信 息素最多，并随着它走远的距离，播撒的信息素越来越少。 ７.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。 错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率，越大则表示这 个蚂蚁越有创新性。
Application of Ant Algorithm Variants to Single Track Railway Scheduling
Problem
郝英华（2151002080）
幻灯片之家 http://ww.eeppt.com
任何一个问题都是一个为什么，是什么，怎么样的过程。
what
why
在本文中，我们已以一个定义良好的ACO模型解决了列车调度问题。
该模型可以由更现实添加一些更多的约束条件，如指定开往的发车时间 乘火车到特定的目的地，安排不同类型的列车。未来的发展方向，包括
加入本地搜索多轨火车调度。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法的特点：
1)蚁群算法是一种自组织的算法。自组织就是在没有外界作用下使得系 统熵减小的过程(即是系统从无序到有序的变化过程 )。蚁群算法充分体 现了这个过程，以蚂蚁群体优化为例子说明。当算法开始的初期，单个 的人工蚂蚁无序的寻找解，算法经过一段时间的演化，人工蚂蚁间通过 信息激素的作用，自发的越来越趋向于寻找到接近最优解的一些解，这 就是一个无序到有序的过程。
一. ＷＨＹ
２．条件约束：
Ａ．用户需求；
度 Ｂ．交通限制；（满足像运行时间限制班次的限制，列车 调度限制和停止时间限制。） Ｃ．基础设施的限制；
３．目标：
最大化乘客人数，时延最小（列车晚点时间），利益最大化等。
多目标优化问题
一. ＷＨＹ
４．缺陷和不足：
传统上：根据错误的经验手动生成，不准确性； 数学建模，比如基于局部启发式搜索（LSH）启发式，即试图通过 寻找到以前的时间表，以解决冲突。该LSH技术通过搜索在附近替换为更 好的解决方案的现有解决方案地区。缺点：消耗大量的空间和时间。 提出
列车调度
ＡＣＯ算法
火车路线
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法：
各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一 只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该 物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实 现的吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有像 其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其 他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经 过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。
DEAM：Dynamic Elitist Ant—Mean（均值）
三. HOW
ＡＣＯ算法
DEAMed：Dynamic Elitist Ant—Median（中位数）
DRAMR：Dynamic Rank Ant—Mid-Range DRAM：Dynamic Rank Ant—Mean DRAMed：Dynamic Rank Ant—Median
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法的特点：
4)蚁群算法具有较强的鲁棒性。相对于其它算法，蚁群算法对初始路线 要求不高，即蚁群算法的求解结果不依赖于初始路线的选择，而且在搜 索过程中不需要进行人工的调整。其次，蚁群算法的参数数目少，设置
简单，易于蚁群算法应用到其它组合优化问题的求解。
。
三. HOW
ＡＣＯ算法
2)蚁群算法是一种本质上并行的算法。每只蚂蚁搜索的过程彼此独立， 仅通过信息激素进行通信。所以蚁群算法则可以看作是一个分布式的多 agent系统，它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)蚁群算法是一种正反馈的算法。对蚁群算法来说，初始时刻在环境中 存在完全相同的信息激素，给予系统一个微小扰动，使得各个边上的轨
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
１.范围： 蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，能移动的距离也在这个 范围之内。 ２. 环境： 蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界，其中有障碍物，有别 的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找到食物的蚂蚁洒下的食 物信息素，一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能 感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让信息素消失。 ３.觅食规则：在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物，如果有就直 接过去。否则看是否有信息素，并且比较在能感知的范围内哪一点的信 息素最多，这样，它就朝信息素多的地方走，并且每只蚂蚁多会以小概 率犯错误，从而并不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找窝的规则和上面 一样，只不过它对窝的信息素做出反应，而对食物信息素没反应。 ４.移动规则：每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，并且，当周围没有 信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去， 并且，在运动的方向有一个随机的小的扰动。为了防止蚂蚁原地转
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
信息素更新的作用 1.信息素挥发：信息素痕迹的挥发过程是每个连接上的信息素痕迹的浓度自动逐 渐减弱的过程，这个挥发过程主要用于避免算法过快地向局部最优区域集中，有 助于搜索区域的扩展。 2.信息素增强：增强过程是蚁群优化算法中可选的部分，称为离线更新方式。基 本蚁群算法的离线更新方式是 在蚁群中的m只蚂蚁全部完成n个地方的访问后， 统一对残留信息进行更新处理。
。
THANKS
谢 谢 聆 听
。
performing ant
加入
if<mean
dynamic ant non-performing
三. HOW
ＡＣＯ算法
。
三. HOW
。
蚂蚁的分类：
Punished Ants
ANTS Dynamic Ants
PEAS
PRAS DEA
DRA
三. HOW
ＡＣＯ算法
Punished Ants：通过对非精英的路径删除信息素，有利于开发过程中 的搜索． PEAS：Punished Elitist Ant System PRAS：Punished Rank Ant System
how
１.Wｈｙ
就是在什么情况下提出这个模型，他的背景是什么．
2.Ｗｈａｔ
对模型的具体认识．
3.Ｈｏｗ
解决问题以及研究分析。
大体结构如下：
火车调度问题 提 出 ＡＣＯ 研 究 实验分析 结论
一. ＷＨＹ
1.火车时间表问题：
假设Ａ．Ｂ火车站之间是单轨连接，现在有许多列车从Ａ开往Ｂ站， 也有许多列车从Ｂ站开往Ａ站，为了确保安全，必须保证同一时刻俩站 不能有相对行驶的列车，即当有列车从某一车站开往另一个车站时，从 另一车站开往本车站的只有等待。现实生活中往往会有很多车站，怎么 调度火车使最优。时间表问题就是在给定的时间内合理安排事件的进行， 使之发生的冲突最小，也就是安排一个合理最优的时间序列。（举例子）
Dynamic Ants： the number of selected ants varies across the iteration
DEA：Dynamic Elitist Ants DRA：Dynamic Rank Ants (DRA)
DEAMR：Dynamic Elitist Ant—Mid-Range（最好和最差值TCT值 ／２）
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法的特点：
1)蚁群算法是一种自组织的算法。自组织就是在没有外界作用下使得系 统熵减小的过程(即是系统从无序到有序的变化过程 )。蚁群算法充分体 现了这个过程，以蚂蚁群体优化为例子说明。当算法开始的初期，单个 的人工蚂蚁无序的寻找解，算法经过一段时间的演化，人工蚂蚁间通过 信息激素的作用，自发的越来越趋向于寻找到接近最优解的一些解，这 就是一个无序到有序的过程。 2)蚁群算法是一种本质上并行的算法。每只蚂蚁搜索的过程彼此独立， 仅通过信息激素进行通信。所以蚁群算法则可以看作是一个分布式的多 agent系统，它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)蚁群算法是一种正反馈的算法。算法采用的反馈方式是在较优的解经 过的路径留下更多的信息激素，而更多的信息激素又吸引了更多的蚂蚁， 这个正反馈的过程使得初始的不同得到不断的扩大，同时又引导整个系 统向最优解的方向进化。
。
二. ＷLeabharlann Baiduａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
目标：
。
条件： 列车时速限制，火车分配限制，停车时间限制
三. HOW
实验研究：
。
三. HOW
实验研究：
。
三. HOW
实验研究：
。
三. HOW
实验研究：
。
三. HOW
实验研究：
。
三. HOW
二. Ｗｈａｔ
未来发展趋势：
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
圈，它会记住最近刚走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在最近 走过了，它就会尽量避开。 ５、避障规则： 如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住，它会随机的选 择另一个方向，并且有信息素指引的话，它会按照觅食的规则行为。 ６、播撒信息素规则： 每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信 息素最多，并随着它走远的距离，播撒的信息素越来越少。 ７.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。 错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率，越大则表示这 个蚂蚁越有创新性。
Application of Ant Algorithm Variants to Single Track Railway Scheduling
Problem
郝英华（2151002080）
幻灯片之家 http://ww.eeppt.com
任何一个问题都是一个为什么，是什么，怎么样的过程。
what
why
在本文中，我们已以一个定义良好的ACO模型解决了列车调度问题。
该模型可以由更现实添加一些更多的约束条件，如指定开往的发车时间 乘火车到特定的目的地，安排不同类型的列车。未来的发展方向，包括
加入本地搜索多轨火车调度。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法的特点：
1)蚁群算法是一种自组织的算法。自组织就是在没有外界作用下使得系 统熵减小的过程(即是系统从无序到有序的变化过程 )。蚁群算法充分体 现了这个过程，以蚂蚁群体优化为例子说明。当算法开始的初期，单个 的人工蚂蚁无序的寻找解，算法经过一段时间的演化，人工蚂蚁间通过 信息激素的作用，自发的越来越趋向于寻找到接近最优解的一些解，这 就是一个无序到有序的过程。
一. ＷＨＹ
２．条件约束：
Ａ．用户需求；
度 Ｂ．交通限制；（满足像运行时间限制班次的限制，列车 调度限制和停止时间限制。） Ｃ．基础设施的限制；
３．目标：
最大化乘客人数，时延最小（列车晚点时间），利益最大化等。
多目标优化问题
一. ＷＨＹ
４．缺陷和不足：
传统上：根据错误的经验手动生成，不准确性； 数学建模，比如基于局部启发式搜索（LSH）启发式，即试图通过 寻找到以前的时间表，以解决冲突。该LSH技术通过搜索在附近替换为更 好的解决方案的现有解决方案地区。缺点：消耗大量的空间和时间。 提出
列车调度
ＡＣＯ算法
火车路线
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法：
各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一 只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该 物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实 现的吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有像 其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其 他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经 过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。
DEAM：Dynamic Elitist Ant—Mean（均值）
三. HOW
ＡＣＯ算法
DEAMed：Dynamic Elitist Ant—Median（中位数）
DRAMR：Dynamic Rank Ant—Mid-Range DRAM：Dynamic Rank Ant—Mean DRAMed：Dynamic Rank Ant—Median
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法的特点：
4)蚁群算法具有较强的鲁棒性。相对于其它算法，蚁群算法对初始路线 要求不高，即蚁群算法的求解结果不依赖于初始路线的选择，而且在搜 索过程中不需要进行人工的调整。其次，蚁群算法的参数数目少，设置
简单，易于蚁群算法应用到其它组合优化问题的求解。
。
三. HOW
ＡＣＯ算法
2)蚁群算法是一种本质上并行的算法。每只蚂蚁搜索的过程彼此独立， 仅通过信息激素进行通信。所以蚁群算法则可以看作是一个分布式的多 agent系统，它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)蚁群算法是一种正反馈的算法。对蚁群算法来说，初始时刻在环境中 存在完全相同的信息激素，给予系统一个微小扰动，使得各个边上的轨
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
１.范围： 蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，能移动的距离也在这个 范围之内。 ２. 环境： 蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界，其中有障碍物，有别 的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找到食物的蚂蚁洒下的食 物信息素，一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能 感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让信息素消失。 ３.觅食规则：在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物，如果有就直 接过去。否则看是否有信息素，并且比较在能感知的范围内哪一点的信 息素最多，这样，它就朝信息素多的地方走，并且每只蚂蚁多会以小概 率犯错误，从而并不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找窝的规则和上面 一样，只不过它对窝的信息素做出反应，而对食物信息素没反应。 ４.移动规则：每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，并且，当周围没有 信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去， 并且，在运动的方向有一个随机的小的扰动。为了防止蚂蚁原地转
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
信息素更新的作用 1.信息素挥发：信息素痕迹的挥发过程是每个连接上的信息素痕迹的浓度自动逐 渐减弱的过程，这个挥发过程主要用于避免算法过快地向局部最优区域集中，有 助于搜索区域的扩展。 2.信息素增强：增强过程是蚁群优化算法中可选的部分，称为离线更新方式。基 本蚁群算法的离线更新方式是 在蚁群中的m只蚂蚁全部完成n个地方的访问后， 统一对残留信息进行更新处理。
。
THANKS
谢 谢 聆 听
。
performing ant
加入
if<mean
dynamic ant non-performing
三. HOW
ＡＣＯ算法
。
三. HOW
。
蚂蚁的分类：
Punished Ants
ANTS Dynamic Ants
PEAS
PRAS DEA
DRA
三. HOW
ＡＣＯ算法
Punished Ants：通过对非精英的路径删除信息素，有利于开发过程中 的搜索． PEAS：Punished Elitist Ant System PRAS：Punished Rank Ant System
how
１.Wｈｙ
就是在什么情况下提出这个模型，他的背景是什么．
2.Ｗｈａｔ
对模型的具体认识．
3.Ｈｏｗ
解决问题以及研究分析。
大体结构如下：
火车调度问题 提 出 ＡＣＯ 研 究 实验分析 结论
一. ＷＨＹ
1.火车时间表问题：
假设Ａ．Ｂ火车站之间是单轨连接，现在有许多列车从Ａ开往Ｂ站， 也有许多列车从Ｂ站开往Ａ站，为了确保安全，必须保证同一时刻俩站 不能有相对行驶的列车，即当有列车从某一车站开往另一个车站时，从 另一车站开往本车站的只有等待。现实生活中往往会有很多车站，怎么 调度火车使最优。时间表问题就是在给定的时间内合理安排事件的进行， 使之发生的冲突最小，也就是安排一个合理最优的时间序列。（举例子）
Dynamic Ants： the number of selected ants varies across the iteration
DEA：Dynamic Elitist Ants DRA：Dynamic Rank Ants (DRA)
DEAMR：Dynamic Elitist Ant—Mid-Range（最好和最差值TCT值 ／２）
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法的特点：
1)蚁群算法是一种自组织的算法。自组织就是在没有外界作用下使得系 统熵减小的过程(即是系统从无序到有序的变化过程 )。蚁群算法充分体 现了这个过程，以蚂蚁群体优化为例子说明。当算法开始的初期，单个 的人工蚂蚁无序的寻找解，算法经过一段时间的演化，人工蚂蚁间通过 信息激素的作用，自发的越来越趋向于寻找到接近最优解的一些解，这 就是一个无序到有序的过程。 2)蚁群算法是一种本质上并行的算法。每只蚂蚁搜索的过程彼此独立， 仅通过信息激素进行通信。所以蚁群算法则可以看作是一个分布式的多 agent系统，它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)蚁群算法是一种正反馈的算法。算法采用的反馈方式是在较优的解经 过的路径留下更多的信息激素，而更多的信息激素又吸引了更多的蚂蚁， 这个正反馈的过程使得初始的不同得到不断的扩大，同时又引导整个系 统向最优解的方向进化。
。
二. ＷLeabharlann Baiduａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
ＡＣＯ算法
。
二. Ｗｈａｔ
目标：
。
条件： 列车时速限制，火车分配限制，停车时间限制
三. HOW
实验研究：
。
三. HOW
实验研究：
。
三. HOW
实验研究：
。
三. HOW
实验研究：
。
三. HOW
实验研究：
。
三. HOW
二. Ｗｈａｔ
未来发展趋势：