基于改进蚁群算法的可信服务发现
LK光流算法总结-精选.doc
运动目标检测之Lucas-Kanade 光流算法读书笔记 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标。随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热 点研究问题之一。而运动目标检测是计算机视觉研究的核心课题之一，融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实用价值和广阔的发展 前景。 一目标检测 运动目标检测运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出 来。目前,已有的运动目标检测方法按照算法的基本原理可以分为三类:背景差分法，帧间差 分法和光流法。 1 背景差分法 背景差分法又称背景减除法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到 运动目标区域，但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的有基于单个高 斯模型的背景构建，基于混合高斯模型的背景构建，基于中值滤波器的背景构造，基于卡尔曼滤波器的背景构造，基于核函数密度估计的背景模型构造。 缺点：因为要求背景是静止的，所以背景的变化，场景中有很多干扰，比如场景中 有树枝和叶子在风中晃动、水面的波动等等，还有照明的变化和天气的变化等都可能影响检 测的结果 2 帧间差分法 帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的 方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常 物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，
LK光流算法总结
运动目标检测之Lucas-Kanade光流算法读书笔记 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标。随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之一。而运动目标检测是计算机视觉研究的核心课题之一，融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实用价值和广阔的发展前景。 一目标检测 运动目标检测运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。目前,已有的运动目标检测方法按照算法的基本原理可以分为三类:背景差分法，帧间差分法和光流法。 1背景差分法 背景差分法又称背景减除法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的有基于单个高斯模型的背景构建，基于混合高斯模型的背景构建，基于中值滤波器的背景构造，基于卡尔曼滤波器的背景构造，基于核函数密度估计的背景模型构造。 缺点：因为要求背景是静止的，所以背景的变化，场景中有很多干扰，比如场景中有树枝和叶子在风中晃动、水面的波动等等，还有照明的变化和天气的变化等都可能影响检测的结果 2帧间差分法 帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，
一种视频微表情检测的改进光流算法
2018年6月图 学 学 报 June2018第39卷第3期JOURNAL OF GRAPHICS V ol.39No.3一种视频微表情检测的改进光流算法 李秋宇1，张玉明2，杨福猛3，詹曙1 (1. 合肥工业大学计算机与信息学院，安徽合肥 230009； 2. 芜湖职业技术学院电气工程学院，安徽芜湖 241000； 3. 安徽信息工程学院，安徽芜湖 241000) 摘要：微表情是人们在试图隐藏自己真实情感时表现出的不受自主神经控制、持续时间短暂，强度十分微弱的面部表情。由于微表情与谎言识别有着密切的联系，其公共安全、侦查讯问、临床医学等领域有很大的应用前景。针对人为识别微表情十分困难的问题，提出一种基于Horn-Schunck (HS)光流法改进并应用于微表情自动检测的方法。使用预条件Gauss-Seidel迭代方法改进了HS光流法，加快了收敛速度。通过在自发微表情数据库CASME中进行实验，该验证方法在微表情检测中有很好的效果。 关键词：微表情检测；光流法；预条件迭代 中图分类号：TP 391 DOI：10.11996/JG.j.2095-302X.2018030448 文献标识码：A 文章编号：2095-302X(2018)03-0448-05 An Improved Optical Flow Algorithm for Micro Expression Detection in the Video Sequence LI Qiuyu1, ZHANG Yuming2, YANG Fumeng3, ZHAN Shu1 (1. School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei Anhui 230009, China; 2. School of Electrical Engineering, Wuhu Institute of Technology, Wuhu Anhui 241000, China; 3. Anhui Institute of Information Technology, Wuhu Anhui 241000, China) Abstract: Micro-expression is a kind of short-duration subtle expression which is not controlled by the autonomic nervous system. Micro-expression appears when a person is attempting to conceal his true emotion. Micro-expression detection boasts great application prospects in many fields, such as public security, investigation and interrogation as well as clinical medicine due to its close relationship with lie detection. Automatic detection of micro-expressions has come to the fore in research, because it is of great difficulty to artificially identify micro-expression . This paper proposes an improved algorithm based on the Horn-Schunck (HS) optical flow for automatic micro-expression detection. In this study, the pre-conditioned Gauss-Seidel iterative method is employed to improve the HS optical flow method, which accelerates the convergence rate. Experiments in the spontaneous micro-expression database CASME show that the propounded method exerts an excellent effect on the detection of micro-expression. Keywords: micro-expression detection; optical flow; preconditioned iteration 第一作者：李秋宇(1993-)，男，安徽霍邱人，硕士研究生。主要研究方向为计算机视觉、深度学习。E-mail：lqy@https://www.360docs.net/doc/f16434021.html, 通信作者：詹曙(1968-)，男，安徽合肥人，教授，博士。主要研究方向为三维人脸图像分析和识别、医学影像分析和医学成像系统。 E-mail：shu_zhan@https://www.360docs.net/doc/f16434021.html, 万方数据
13基于蚁群算法的连续函数优化通用MATLAB源代码
基于蚁群算法的连续函数优化通用MATLAB源代码 此源码是对人工蚁群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解。 function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=ACOUCP(K,N,Rho,Q,Lambda,LB,UB) %% Ant Colony Optimization for Unconstrained Continuous Problem %% ACOUCP.m %% 无约束连续函数的蚁群优化算法 %% 此函数实现蚁群算法，用于求解无约束连续函数最小化问题 %% 对于最大化问题，请先将其加负号转化为最小化问题 % GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序 % 欢迎访问GreenSim团队主页→https://www.360docs.net/doc/f16434021.html,/greensim %% 输入参数列表 % K 迭代次数 % N 蚁群规模 % Rho 信息素蒸发系数，取值0～1之间，推荐取值0.7～0.95 % Q 信息素增加强度，大于0，推荐取值1左右 % Lambda 蚂蚁爬行速度，取值0～1之间，推荐取值0.1～0.5 % LB 决策变量的下界，M×1的向量 % UB 决策变量的上界，M×1的向量 %% 输出参数列表 % BESTX K×1细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优蚂蚁 % BESTY K×1矩阵，记录每一代的最优蚂蚁的评价函数值 % ALLX K×1细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录每一代蚂蚁的位置 % ALLY K×N矩阵，记录每一代蚂蚁的评价函数值 %% 测试函数设置 % 测试函数用单独的子函数编写好，在子函数FIT.m中修改要调用的测试函数名即可 % 注意：决策变量的下界LB和上界UB，要与测试函数保持一致 %% 参考设置 % [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=ACOUCP(50,30,0.95,1,0.5,LB,UB) %% 第一步：初始化 M=length(LB);%决策变量的个数 %蚁群位置初始化 X=zeros(M,N); for i=1:M x=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N); X(i,:)=x; end %输出变量初始化 ALLX=cell(K,1);%细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录每一代的个体 ALLY=zeros(K,N);%K×N矩阵，记录每一代评价函数值
粒子群算法和蚁群算法的结合及其在组合优化中的应用e
2007年第2期空间电子技术收稿日期：2006-04-03；收修改稿日期：2006-04-30 粒子群算法和蚁群算法的结合及其在 组合优化中的应用 张长春苏昕易克初 （西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室，西安710071） 摘要文章首次提出了一种用于求解组合优化问题的PAAA 算法。该算法有效地 结合了粒子群算法和蚁群算法的优点，先利用粒子群算法的随机性、快速性、全局性得到 初始信息素分布（即粗搜索），再利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求解精度高等优点求 精确解（即细搜索）。将文中提出的算法用于经典TSP 问题的求解，仿真结果表明PAAA 算 法兼有两种算法的优点，同时抛弃了各自的缺点。该算法在时间效率上优于蚁群算法，在 求精效率上优于粒子群算法，是综合了两种算法长处的一种新的启发式算法，达到时间性 能和优化性能上的双赢，获得了非常好的效果。 主题词蚁群算法粒子群算法旅行商问题PAAA 0引言 近年来对生物启发式计算（Bio-inspired Computing ）的研究，越来越引起众多学者的关注和兴趣，产生了神经网络、遗传算法、模拟退火、粒子群算法、蚁群算法等许多用于解决复杂优化问题的新方法。然而，面对各种问题的特殊性和复杂性，每种算法都表现出了自身的优势和缺陷，都存在时间性能和优化性能不能兼得的矛盾。 粒子群优化（Particie Swarm Optimization ，PSO ）算法[1， 2]是由Eberhart 和Kennedy 于1995年提出的一种全局优化算法，该算法源于对鸟群觅食行为的模拟。它的优势在于：（1） 算法简洁，可调参数少，易于实现；（2） 随机初始化种群，具有较强的全局搜索能力，类似于遗传算法；（3）利用评价函数衡量个体的优劣程度，搜索速度快；（4）具有较强的可扩展性。其缺点是：不能充分利用系统中的反馈信息，求解组合优化问题的能力不强。 蚁群算法[3，4]（Ant Coiony Optimization ，ACO ） 是由意大利学者M.Dorigo ，V.Maniezzo 和A.Coiorni 于20世纪90年代初提出的一种新型的智能优化算法，已经被应用到TSP 问题[5，6]、二次分配问题、工 件调度问题、图着色问题等许多经典组合优化问题中，取得了很好的效果。它的优点是：（1）采用一种正反馈机制，通过信息素的不断更新，达到最终收敛于最优路径上的目的；（2）是一种分布式的优化方法，易于并行实现；（3）是一种全局优化的方法，不仅可用于求解单目标优化问题，而且可用于求解多目标优化问题；（4）适合于求解离散优化问题；（5）鲁棒性强。但由于在算法的初始阶段信息素匮乏，所以求解速度较慢。 文章将粒子群算法和蚁群算法有机地结合，提出了PAAA 算法。它利用粒子群算法的较强的全局搜索能力生成信息素分布，再利用蚁群算法的正反馈机制求问题的精确解，汲取各自的优势，以达空间电子技术 SPACE ELECTRONIC TECHNOLOGY !"
采用序优化的改进蚁群算法
第44卷 第2期2010年2月 西 安 交 通 大 学 学 报 J OU RNAL O F XI ′AN J IAO TON G UN IV ERSIT Y Vol.44 №2Feb.2010 收稿日期:2009Ο06Ο20. 作者简介:张兆军(1981-),男,博士生;冯祖仁(联系人),男,教授,博士生导师. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60875043);国家重点基础研究发展规划资助项目(2007CB311006). 采用序优化的改进蚁群算法 张兆军1,2,冯祖仁1,2,任志刚1,2 (1.西安交通大学系统工程研究所,710049,西安;2.西安交通大学机械制造 系统工程国家重点实验室,710049,西安) 摘要:为了评价蚁群算法在有限时间内所得优解的质量,基于序优化方法提出了一种改进的蚁群算法:使用盲目挑选规则选择初始解,并对信息素进行相应的初始化;确定得到满足要求的优解所需要的迭代次数,将其作为算法的终止条件;为了更好地利用每次迭代中的优解,在算法开始阶段使用前l 个迭代优解更新信息素,以增强探索能力;在算法结束阶段采用当前迭代最优解更新信息素,以加快收敛速度.改进算法在保证收敛的前提下,并没有增加算法的时间复杂度.对旅行商问题进行的仿真实验表明,改进算法在解的质量和收敛速度方面优于最大Ο最小蚂蚁系统.关键词:蚁群算法;序优化;盲目挑选;旅行商问题中图分类号:TP18 文献标志码:A 文章编号:0253Ο987X (2010)02Ο0015Ο05 Novel Ant Colony Optimization Algorithm B ased on Order Optimization ZHAN G Zhaojun 1,2,FEN G Zuren 1,2,REN Zhigang 1,2 (1.Systems Engineering Institute ,Xi ′an Jiaotong University ,Xi ′an 710049,China ;2.State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering ,Xi ′an Jiaotong University ,Xi ′an 710049,China ) Abstract :To evaluate t he quality of optimal solutions obtained by t he ant colony optimization (ACO )algorit hm in limited time ,an imp roved ACO algorit hm is presented on t he basis of t he or 2dinal optimization.An initial solution is selected using t he blind picking rule ,and t he p heromone is initialized correspondingly.The number of iterations to achieve t he optimal solution meeting t he demand is t hen determined and is used as t he termination condition of t he algorit hm.To make better use of t he solutions obtained at each iteration ,t he first l solutions are employed to enhance search capability at t he beginning p hase of t he algorit hm.While t he current optimal solution is used at t he end p hase of t he algorit hm to accelerate t he convergence.The time complexity of t he novel algorit hm is not increased under t he condition t hat ensures t he convergence.Simulation re 2sult s on t he traveling salesman p roblem show t hat t he p roposed algorit hm is superior to t he max 2min ant system in bot h t he quality of solutions and t he speed of convergence. K eyw ords :ant colony optimization ;ordinal optimization ;blind picking ;traveling salesman problem 蚁群算法[1]是一种仿生随机优化算法,已被成功应用于旅行商问题(TSP )、二次分配、网络路由、属性约简[2]等问题的求解,具有鲁棒性、正反馈、分布式计算和易与其他算法结合等优点.然而,现有方法也存在一些不足,如初期搜索时间偏长,容易陷入局部最优解等.为此,学者们提出了很多改进算 法,例如使用局部更新策略和全局更新策略的蚁群系统[3],限制信息素的上、下界并使用最优解更新策略的最大2最小蚂蚁系统(max 2min ant system ,MMAS )[4]等.此外,文献[5]受神经网络和遗传算法的启发,提出了一种二进制蚁群进化算法;文献[6]将分散搜索的思想融入蚁群算法,提高了算法的
智能优化算法(蚁群算法和粒子群算法)
7.1 蚁群优化算法概述 ?7.1.1 起源 ?7.1.2 应用领域 ?7.1.3 研究背景 ?7.1.4 研究现状 ?7.1.5 应用现状
7.1.1 蚁群优化算法起源 20世纪50年代中期创立了仿生学，人们从生物进化的机理中受到启发。提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，如进化规划、进化策略、遗传算法等，这些算法成功地解决了一些实际问题。
20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发，通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法——蚁群算法，是群智能理论研究领域的一种主要算法。
背景：人工生命 ?“人工生命”是来研究具有某些生命基本特征的人工系统。人工生命包括两方面的内容。 ?研究如何利用计算技术研究生物现象。?研究如何利用生物技术研究计算问题。
?现在关注的是第二部分的内容，现在已经有很多源于生物现象的计算技巧。例如，人工神经网络是简化的大脑模型，遗传算法是模拟基因进化过程的。 ?现在我们讨论另一种生物系统－社会系统。更确切的是，在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为，也可称做“群智能”(swarm intelligence)。这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为（如鱼群和鸟群的运动规律），主要用于计算机视觉和计算机辅助设计。
?在计算智能(computational intelligence)领域有两种基于群智能的算法。蚁群算法(ant colony optimization)和粒子群算法(particle swarm optimization)。前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已经成功运用在很多离散优化问题上。
蚁群优化算法
蚁群优化算法
目录 [隐藏]
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比较
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蚁群算法的提出： 人工蚂蚁与真实蚂蚁的异同
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2.1 2.2
相同点比较 不同点比较
蚁群算法的流程图 基本蚁群算法的实现步骤 蚁群算法的 matlab 源程序 蚁群算法仿真结果 版权声明
[编辑]蚁群算法的提出：
人类认识事物的能力来源于与自然界的相互作用，自然界一直是人类创造力 的源泉。 自然界有许多自适应的优化现象不断地给人以启示，生物和自然中的生 态系 统可以利用自身的演化来让许多在人类看来高度复杂的优化问题得到几乎完美 的解决。近些年来，一些与经典的数学问题思想不同的，试图通过模拟自然生态 系统 来求解复杂优化问题的仿生学算法相继出现，如蚁群算法、遗传算法、粒子群算 法等。 这些算法大大丰富了现在优化技术，也为那些传统最优化技术难以处理的 组 合优化问题提供了切实可行的解决方案。 生物学家通过对蚂蚁的长期的观察发现，每只蚂蚁的智能并不高，看起来没 有集中的指挥，但它们却能协同工作，集中事物，建起坚固漂亮的蚁穴并抚养后 代， 依靠群体能力发挥出超出个体的智能。 蚁群算法是最新发展的一种模拟昆虫王国 中蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法，它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算 机 制、易于与其他方法相结合等优点。尽管蚁群算法的严格理论基础尚未奠定，国 内外的相关研究还处于实验阶段， 但是目前人们对蚁群算法的研究已经由当初单 一 的旅行商问题(TSP)领域渗透到了多个应用领域，由解决一维静态优化问题发展 到解决多维动态组合优化问题， 由离散域范围内的研究逐渐扩展到了连续域范围 内的
蚁群算法的改进神经网络程序
%蚁群算法的改进神经网络程序 %这是某个硕士论文中附带的程序，经过试用，完全不能用。 %蚁群算法优化神经网络 %参数值 %ant_amount，蚂蚁总数 %quanzhi_amount，权值总数 %xuanzhi_amount，可选值总数 %k，蚂蚁k %i，权值j %j，选值j %tao，信息素矩阵 %zeng_tao，信息素增量 %NC，最大迭代 %rou，信息挥发度; %Q，信息总量:为蚂蚁循环一周时释放在所经过的路径上的信息素总量%zuixiaowucha，最小误差 %shijiwucha实际误差 %conter迭代次数 %sum_tao，tao和 %p，信息素概率 %4个矩阵: % iwb(i,j)，权值矩阵(i*j) % tao(i,j)，信息素矩阵(i*j) %mayi_xuanzhi(k,i)，每只蚂蚁选的权值矩阵(k*i) %mayi_xuanwei(k*i)，每只蚂蚁选的权值位置矩阵(k*i) %网络主程序 Clear; yangben_yuanshi=[ 7.8 111 701 129 2.8; 45 168 330 82 3.1; 58 103 251 51 6; 56 144 164 36 1.8; 82 161 406 79 8.9; 10 15 19.5 5 0; 18 135 208 59 0; 129 181 244 44 0; 12 23 98 9 0; 164 244 497 103 8.3; 16 237 470 92 0; 15 125 574 29 7;
49 41.6 124 25.1 15.7; 21 7.6 96.3 4.7 26.73; 65 26.1 41.6 10.1 57.8; 64 22 51.7 20.7 95.1; 29 7.52 14.8 5.5 5.4; 6.3 7.87 3.03 6.97 11.1; 413 6.8 4.6 40.4 8.15; 23.4 14.3 9.71 7.12 3.44; 15.2 2.4 4.5 4.8 27.2; 45 431 517 210 2; 65 150 54 45 0; 4 70.7 211 76 18.9; 22 12 6.3 4.6 7.4; 130.4 48.8 93.4 16.3 123.4; 198 54.3 107.1 6.4 148.8; 521.1 107 177.1 9.2 144.7; 217.5 40 51.8 4.9 67.5; 63 7.4 17 1.8 6.2; 54 7 8.6 7.4 5.4; 150 27 63 3.6 90; 162 109 201 11 183; 59 28 70 9 15; 201 36.1 32.3 6 47.2]; %训练样本初值 for i=1:35 % 训练样本归一化 yangben_guiyi(i,:)=0.1+0.8*(yangben_yuanshi(i,:)-min(yangben_yuanshi(i,:)))/(max(yangben_yuansh i(i,:))-min(yangben_yuanshi(i,:))); end yangben_shuchu=[ 1 0 0 0 0; 1 0 0 0 0; 1 0 0 0 0; 1 0 0 0 0; 1 0 0 0 0; 1 0 0 0 0; 1 0 0 0 0; 1 0 0 0 0; 1 0 0 0 0; 1 0 0 0 0; 1 0 0 0 0;
基本蚁群优化算法及其改进毕业设计
摘要 自意大利学者M. Dorigo于1991年提出蚁群算法后，该算法引起了学者们的极大关注，在短短十多年的时间里，已在组合优化、网络路由、函数优化、数据挖掘、机器人路径规划等领域获得了广泛应用，并取得了较好的效果。本文首先讨论了该算法的基本原理，接着介绍了旅行商问题，然后对蚁群算法及其二种改进算法进行了分析，并通过计算机仿真来说明蚁群算法基本原理，然后分析了聚类算法原理和蚁群聚类算法的数学模型，通过调整传统的蚁群算法构建了求解聚类问题的蚁群聚类算法。最后，本文还研究了一种依赖信息素解决聚类问题的蚁群聚类算法，并把此蚁群聚类算法应用到对人工数据进行分类，还利用该算法对2005年中国24所高校综合实力进行分类，得到的分类结果与实际情况相符，说明了蚁群算法在聚类分析中能够收到较为理想的结果。 【关键词】蚁群算法；计算机仿真；聚类；蚁群聚类
Study on Ant Colony Algorithm and its Application in Clustering Abstract： As the ant colony algorithm was proposed by M. Dorigo in 1991,it bringed a extremely large attention of scholars, in past short more than ten years, optimized, the network route, the function in the combination optimizes, domains and so on data mining, robot way plan has obtained the widespread application, and has obtained the good effect.This acticle discussed the basic principle of it at first, then introduced the TSP,this acticle also analysed the ant colony algorithm and its improved algorithm, and explanated it by the computer simulates, then it analysed the clustering algorithm and the ant clustering algorithm, builded the ant clustering algorith to solution the clustering by the traditioned ant algorithm. At last, this article also proposed the ant clustering algorith to soluted the clustering dependent on pheromon. Carry on the classification to the artificial data using this ant clustering algorithm; Use this algorithm to carry on the classification of the synthesize strength of the 2005 Chinese 24 universities; we can obtain the classified result which matches to the actual situation case. In the next work, we also should do the different cluster algorithm respective good and bad points as well as the classified performance aspect the comparison research; distinguish the different performance of different algorithm in the analysis when the dates are different. Key words： Ant colony algorithm; Computer simulation; clustering; Ant clustering 目录
蚁群算法原理与应用讲解
蚁群算法在物流系统优化中的应用 ——配送中心选址问题 LOGO https://www.360docs.net/doc/f16434021.html,
框架 蚁群算法概述 蚁群算法模型 物流系统中配送中心选择问题 蚁群算法应用与物流配送中心选址 算法举例
蚁群算法简介 ?蚁群算法(Ant Algorithm简称AA)是近年来刚刚诞生的随机优化方法，它是一种源于大自然的新的仿生类算法。由意大利学者Dorigo最早提出，蚂蚁算法主要是通过蚂蚁群体之间的信息传递而达到寻优的目的，最初又称蚁群优化方法(Ant Colony Optimization简称ACO)。由于模拟仿真中使用了人工蚂蚁的概念，因此亦称蚂蚁系统(Ant System，简称AS)。
蚁群觅食图1 ?How do I incorporate my LOGO and URL to a slide that will apply to all the other slides? –On the [View]menu, point to [Master],and then click [Slide Master]or [Notes Master].Change images to the one you like, then it will apply to all the other slides. [ Image information in product ] ?Image : www.wizdata.co.kr ?Note to customers : This image has been licensed to be used within this PowerPoint template only. You may not extract the image for any other use.
蚁群优化算法在解决TSP问题中的应用
还有页眉没有添加，页眉上写章标题，把我给你标注的问题改完就 可以打印了 摘要 根据蚂蚁生态学提出的蚁群算法是一种新颖的用于求解复杂组合优化问题的模拟进化算法,具有典型的群体智能特征,表现出较强的学习能力和适应能力。本文阐述了该算法的基本原理、算法模型和在TSP( Traveling Salesman Problem，旅行商)问题中的具体应用过程,并对算法进行了总结和展望。 关键词：蚁群算法，旅行商问题，外激素
目录 摘要Ⅰ 目录II 第一章引言 (1) 第二章蚁群算法的基本原理和模型 (2) 2.1 蚁群算法的基本原理 (2) 2.2 蚁群算法的模型 (3) 第三章基于蚁群算法的TSP求解 (5) 3.1 TSP问题的描述 (5) 3.2 基于蚁群算法的TSP求解 (5) 3.3 蚁群算法的局限性 (6) 第四章蚁群算法的改进 (8) 4.1 优选参数m (8) 4.2 参数 的调整 (8) 4.3 信息素的更新 (8) 4.4 信息素链表L 和禁忌链表TL 的构建 (9) 第五章改进的算法基本流程 (10) 第六章结论 (11) 参考文献 (12)
第一章引言 研究群居性昆虫行为的科学家发现，昆虫在群落一级上的合作基本上是自组织的，在许多场合中尽管这些合作可能很简单，但它们却可以解决许多复杂的问题。蚁群算法就是利用群集智能解决组合优化问题的典型例子。蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACA）是由意大利学者M.Dorigo，V.Mzniezzo，A.Colorni 等人在20世纪90年代初首先提出来的。它是继模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、人工神经网络算法等元启发式搜索算法以后的又一种应用于组合优化问题的启发式搜索算法。 蚁群算法不仅能够智能搜索、全局优化，而且具有稳健性A、鲁棒性B、正反馈、分布式计算、易与其它算法结合等特点。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，不容易陷入局部最优；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修改，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。 TSP 问题，又称旅行商问题，就是一个销售商从n 个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余n﹣1 个城市并回到原出发点，在所有可能的路径中求出路径长度最短的一条。它是组合优化中研究最多的问题之一，是一个经典的NP 难题。 第二章蚁群算法的基本原理和模型
蚁群优化算法的JAVA实现
蚁群优化算法的JAVA实现 一、蚁群算法简介 蚁群算法是群智能算法的一种，所谓的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，它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，比如常见的蚂蚁觅食，大雁南飞等行为。蚁群算法是模拟自然界中蚂蚁觅食的一种随机搜索算法，由Dorigo等人于1991年在第一届欧洲人工生命会议上提出[1] 。 二、蚁群算法的生物原理 通过观察发现，蚁群在觅食的时候，总能找到一条从蚁巢到食物之间的一条最短的路径。这个现象引起了生物学家的注意，根据研究，原来是蚂蚁在行进的过程中，会分泌一种化学物质——信息素，而蚂蚁在行进时，总是倾向于选择信息素浓度比较高的路线。这样，在蚁巢和食物之间假如有多条路径，初始的时候，每条路径上都会有蚂蚁爬过，但是随着时间的推迟，单位时间内最短的那条路上爬过的蚂蚁数量会比较多，释放的信息素就相对来说比较多，那么以后蚂蚁选择的时候会大部分都选择信息素比较多的路径，从而会把最短路径找出来。 蚁群算法正是模拟这种蚁群觅食的原理，构造人工蚂蚁，用来求解许多组合优化问题。 有关蚁群算法的详细信息，可参考[2]——[5]。 三、蚁群算法的JAVA实现 我个人认为利用JAVA编写一些计算密集型的算法不是一个好的选择。本身一些算法是要要求高效率的，但是我感觉JAVA语言的性能不够，所以编写算法最好用c，其次也可以用c++。当然，这仅是一家之言，欢迎拍砖。 四、算法说明 算法以求解TSP问题为例，用来演示ACO的框架。 算法设定了两个类，一个是ACO，用来处理文件信息的读入，信息素的更新，路径的计算等；另一个是ant，即蚂蚁的信息。 算法中用到的数据，可以从TSPLib 上面下载，使用的是对称TSP数据，为了简化算法的代码，下载下来的数据需要做一个简单处理，即把TSP文件中除去城市节点信息部分之外的内容都删除掉，然后在文件首插入一行，写入此文件包含的城市的数目，以att48.tsp为例，下载下来的文件内容如下：
蚁群优化算法
蚁群优化算法ACO 一、蚁群算法的背景信息 蚁群优化算法(ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法，它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出，之后，又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型，并结合TSP优化问题与遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、爬山法等进行了仿真实验比较，为蚁群算法的发展奠定了基础，并引起了全世界学者的关注与研究 蚁群算法是一种基于种群的启发式仿生进化系统。蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅行商问题(TSP)，该算法采用了分布式正反馈并行计算机制，易于与其他方法结合，而且具有较强的鲁棒性。 二、蚁群算法的原理[1] 蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法。蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下一种称之为外激素(pheromone)的物质进行信息传递，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质，并以此指导自己的运动方向，因此由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象：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。 基本的ACO模型由下面三个公式描述： 式（2-1）、式(2-2)和式(2-3)中：m为蚂蚁个数；n为迭代次数；i为蚂蚁所在位置；j为蚂蚁可以到达的置；为蚂蚁可以到达位置的集合；为启发性信息
，这里为由i到j的路径的能见度，即；为目标函数，这里为两点间欧氏(Euclidean)距离；为由i到j的路径的信息素强度；为蚂蚁k由i到j的路径上留下的信息素数量；为路径权；为启发性信息的权；为路径上信息素数量的蒸发系数；Q为信息素质量系数；为蚂蚁k从位置i移动到位置j的转移概率。 三、改进的蚁群算法[3] 蚁群算法具有如下一些优点：①通用性较强，能够解决很多可以转换为连通图结构的路径优化问题；②同时具有正负反馈的特点，通过正反馈特点利用局部解构造全局解，通过负反馈特点也就是信息素的挥发来避免算法陷入局部最优； ③有间接通讯和自组织的特点，蚂蚁之间并没有直接联系，而是通过路径上的信息素来进行间接的信息传递，自组织性使得群体的力量能够解决问题。 但是，基本蚁群算法也存在一些缺点：①从蚁群算法的复杂度来看，该算法与其他算法相比，所需要的搜索时间较长；②该算法在搜索进行到一定程度以后，容易出现所有蚂蚁所发现的解完全一致这种“停滞现象”，使得搜索空间受到限制 3.1基于遗传学的改进蚁群算法研究 该文献[2]提出的算法弥补了基本蚁群算法中“容易陷入停滞状态”和“盲目随机搜索”的不足。文献中提出的解决办法是在每一次迭代搜索后，都把当前解和最优解进行交叉变异,这样既能搜索更大的解空间，又能使系统陷入局部最优后跳出停滞状态。 这种基于遗传学的蚁群算法（G-蚁群算法）的基本思想是在以蚁群算法为主体的基础上引入遗传算法的思想，目的是让蚁群算法经过迭代产生遗传算法所需的初始种群数据，提高种群数据的多样性。然后，遗传算法经过选择、交叉和变异操作,将处理后的数据交由蚁群算法模块进行判断处理，若满足结束条件则退出系统，否则重新进行迭代操作。 该文献中的交叉操作采用了Davis提出的OX交叉算子，即按照交叉概率Pc进行交叉操作，通过一个亲体中挑选出的子序列路径作为后代相对位置的子序列，变异操作以变异概率Pm执行变异操作，在子代序列路径中随机选择两点进行变异操作，在交叉变异操作结束后，判断当前解是否满足收敛条件，若满足收敛条件则更新当前最优解，返回蚁群算法程序,执行下一次的迭代操作。若不满足收敛条件则继续进行遗传算法的交叉变异操作。