蚁群算法研究现状及发展
蚁群算法研究现状及发展
摘要:蚁群算法是一类模拟生物群体突现聚集行为的新型机器学习技术。本文回顾了蚁群算法的主要概念，总结了蚁群算法与其他智能方法的融合，介绍了一种基于群体蚁群算法的硬件实现方法，最后对蚁群算法的发展方向提出了预测。
关键词:蚁群算法智能方法优化硬件实现
0 引言
在社会科学和工程技术的发展中，需要解决问题的复杂性、约束性、非线性，建模困难等问题日渐突出。多年来，人们一直致力于寻找一种有效处理此类问题的方法。蚁群算法最初是由意大利学者Macro Dorigo等人在蚂蚁觅食行为的启发下而提出的一种新型的元启发式算法，随着研究的逐步深入，Macro Dorigo与其合作者于1991年设计出了第一个蚁群优化算法——蚁群系统[1]。经过十几年的发展，蚁群算法在理论和实际应用上取得了长足的发展。近几年来，由于它在知识发现、数据挖掘、故障检测、路径规划等领域的广泛应用，研究逐渐趋热。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程当中，通过个体行为影响的累积，最后形成群体行为，从而找到适合问题的最优解。本文介绍了蚁群算法的基本理论，总结了国内外的研究现状，最后对蚁群算法未来的研究方向提出了预测。
各种聚类算法及改进算法的研究
论文关键词：数据挖掘；聚类算法；聚类分析论文摘要：该文详细阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及改进算法，并比较分析了其优缺点，提出了数据挖掘对聚类的典型要求，指出各自的特点，以便于人们更快、更容易地选择一种聚类算法解决特定问题和对聚类算法作进一步的研究。并给出了相应的算法评价标准、改进建议和聚类分析研究的热点、难点。上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考。 1 引言随着经济社会和科学技术的高速发展，各行各业积累的数据量急剧增长，如何从海量的数据中提取有用的信息成为当务之急。聚类是将数据划分成群组的过程，即把数据对象分成多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。它对未知数据的划分和分析起着非常有效的作用。通过聚类，能够识别密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的相互关系等。为了找到效率高、通用性强的聚类方法人们从不同角度提出了许多种聚类算法，一般可分为基于层次的，基于划分的，基于密度的，基于网格的和基于模型的五大类。 2 数据挖掘对聚类算法的要求(1)可兼容性：要求聚类算法能够适应并处理属性不同类型的数据。(2)可伸缩性：要求聚类算法对大型数据集和小数据集都适用。(3)对用户专业知识要求最小化。(4)对数据类别簇的包容性：即聚类算法不仅能在用基本几何形式表达的数据上运行得很好，还要在以其他更高维度形式表现的数据上同样也能实现。(5)能有效识别并处理数据库的大量数据中普遍包含的异常值，空缺值或错误的不符合现实的数据。(6)聚类结果既要满足特定约束条件，又要具有良好聚类特性，且不丢失数据的真实信息。(7)可读性和可视性：能利用各种属性如颜色等以直观形式向用户显示数据挖掘的结果。(8)处理噪声数据的能力。(9)算法能否与输入顺序无关。 3 各种聚类算法介绍随着人们对数据挖掘的深入研究和了解，各种聚类算法的改进算法也相继提出，很多新算法在前人提出的算法中做了某些方面的提高和改进，且很多算法是有针对性地为特定的领域而设计。某些算法可能对某类数据在可行性、效率、精度或简单性上具有一定的优越性，但对其它类型的数据或在其他领域应用中则不一定还有优势。所以，我们必须清楚地了解各种算法的优缺点和应用范围，根据实际问题选择合适的算法。 3.1 基于层次的聚类算法基于层次的聚类算法对给定数据对象进行层次上的分解，可分为凝聚算法和分裂算法。 (1)自底向上的凝聚聚类方法。这种策略是以数据对象作为原子类，然后将这些原子类进行聚合。逐步聚合成越来越大的类，直到满足终止条件。凝聚算法的过程为：在初始时，每一个成员都组成一个单独的簇，在以后的迭代过程中，再把那些相互邻近的簇合并成一个簇，直到所有的成员组成一个簇为止。其时间和空间复杂性均为O(n2)。通过凝聚式的方法将两簇合并后，无法再将其分离到之前的状态。在凝聚聚类时，选择合适的类的个数和画出原始数据的图像很重要。 [!--empirenews.page--] (2)自顶向下分裂聚类方法。与凝聚法相反，该法先将所有对象置于一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象自成一簇，或者达到了某个终结条件。其主要思想是将那些成员之间不是非常紧密的簇进行分裂。跟凝聚式方法的方向相反，从一个簇出发，一步一步细化。它的优点在于研究者可以把注意力集中在数据的结构上面。一般情况下不使用分裂型方法，因为在较高的层很难进行正确的拆分。 3.2 基于密度的聚类算法很多算法都使用距离来描述数据之间的相似性，但对于非凸数据集，只用距离来描述是不够的。此时可用密度来取代距离描述相似性，即基于密度的聚类算法。它不是基于各种各样的距离，所以能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。其指导思想是：只要一个区域中的点的密度（对象或数据点的数目）大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。该法从数据对象的分布密度出发，把密度足够大的区域连接起来，从而可发现任意形状的簇，并可用来过滤“噪声”数据。常见算法有DBSCAN，DENCLUE 等。[1][2][3]下一页 3.3 基于划分的聚类算法给定一个N个对象的元组或数据库，根据给定要创建的划分的数目k，将数据划分为k个组，每个组表示一个簇类（<=N）时满足如下两点：(1)每个组至少包含一个对象；(2)每个对
自动分拣系统开题报告解析
自动分捡系统设计开题报告 一、课题介绍 1. 课题名称：自动分捡系统设计 2. 课题背景： 自动分拣系统（Automated Sorting System)是二次大战后率先在美国、日本的物流中心中广泛采用的一种自动化作业系统，该系统目前已经成为发达国家大中型物流中心不可缺少的一部分。该系统的作业过程可以简单描述如下：流动中心每天接收成百上千家供应商或货主通过各种运输工具送来的成千上万种商品，在最短的时间内将这些商品卸下并按商品品种、货主、储位或发送地点进行快速准确的分类，将这些商品运送到指定地点(如指定的货架、加工区域、出货站台等)，同时，当供应商或货主通知物流中心按配送指示发货时，自动分拣系统在最短时间内从庞大的高层货架存储系统中准确找到要出库的商品所在位置，并按所需数量出库，将从不同储位上取出的不同数量的商品按配送进点的不同运送到不同的理货区域或配送站台集中，以便装车配送。 3.国内外发展现状： 纵观国内外物料自动分拣系统的应用情况可以发现，国外发达国家的物料自动分拣系统倾向于采用自动化程度很高的物料自动分拣系统。而在我国，由于起步晚，物料自动分拣系统中人工作业的比例也较高。国外物料自动分拣系统的广泛使用，以美国、日本及欧洲为代表的发达国家，在物料自动分拣系统的应用上呈现出自动化程度越来越高的特点。物料自动分拣系统已成为发达国家工业自动化不可缺少的一部分。主要应用在大中型物流中心、配送中心、流通中心、邮局分拣信件等等随着交流自动控制技术的发展，特别是电子技术的迅速发展，计算机的广泛应用。自动分拣技术在20世纪70年代被引入国内，我国的邮政系统最早并已多年使用自动分拣设备，并在长期的实践中不断创新、不断进步。例如，邮电部相关部门相继开发和研制出具国际水平的CORE-NT物料自动分拣系统，性价比很高的扁平邮件高速物料自动分拣系统;上海邮政通用技术设备公司研制成功了速递邮件网络化物料自
K-means-聚类算法研究综述
K-means聚类算法研究综述 摘要:总结评述了K-means聚类算法的研究现状，指出K-means聚类算法是一个NP难优化问题，无法获得全局最优。介绍了K-means聚类算法的目标函数，算法流程，并列举了一个实例，指出了数据子集的数目K，初始聚类中心选取，相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法，指出了K-means 聚类的进一步研究方向。 关键词：K-means聚类算法；NP难优化问题；数据子集的数目K；初始聚类中心选取；相似性度量和距离矩阵 Review of K-means clustering algorithm Abstract: K-means clustering algorithm is reviewed. K-means clustering algorithm is a NP hard optimal problem and global optimal result cannot be reached. The goal，main steps and example of K-means clustering algorithm are introduced. K-means algorithm requires three user-specified parameters: number of clusters K，cluster initialization，and distance metric. Problems and improvement of K-means clustering algorithm are summarized then. Further study directions of K-means clustering algorithm are pointed at last. Key words: K-means clustering algorithm; NP hard optimal problem; number of clusters K; cluster initialization; distance metric K-means聚类算法是由Steinhaus1955年、Lloyed1957年、Ball & Hall1965年、McQueen1967年分别在各自的不同的科学研究领域独立的提出。K-means聚类算法被提出来后，在不同的学科领域被广泛研究和应用，并发展出大量不同的改进算法。虽然K-means聚类算法被提出已经超过50年了，但目前仍然是应用最广泛的划分聚类算法之一[1]。容易实施、简单、高效、成功的应用案例和经验是其仍然流行的主要原因。 文中总结评述了K-means聚类算法的研究现状，指出K-means聚类算法是一个NP难优化问题，无法获得全局最优。介绍了K-means聚类算法的目标函数、算法流程，并列举了一个实例，指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法，指出了K-means聚类的进一步研究方向。 1经典K-means聚类算法简介 1.1K-means聚类算法的目标函数 对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集 12 {x,x,,x,,x} i n X=??????，其中d i x R ∈，以及要生成的数据子集的数目K，K-means聚类算法将数据对象组织为 K个划分{c,i1,2,} k C K ==???。每个划分代表一个类c k，每个类c k有一个类别中心iμ。选取欧氏距离作为相似性和 距离判断准则，计算该类内各点到聚类中心 i μ的距离平方和 2 (c) i i k i k x C J xμ ∈ =- ∑（1） 聚类目标是使各类总的距离平方和 1 (C)(c) K k k J J = =∑最小。 22 1111 (C)(c) i i K K K n k i k ki i k k k x C k i J J x d x μμ ==∈== ==-=- ∑∑∑∑∑ （2）其中， 1 i i ki i i x c d x c ∈ ? =? ? ? 若 若 ，显然，根据最小二乘 法和拉格朗日原理，聚类中心 k μ应该取为类别 k c类各数据点的平均值。 K-means聚类算法从一个初始的K类别划分开始，然
蚁群算法综述
智能控制之蚁群算法 1引言 进入21世纪以来，随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。 蚁群算法是近些年来迅速发展起来的，并得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法。研究表明该算法具有并行性，鲁棒性等优良性质。它广泛应用于求解组合优化问题，所以本文着重介绍了这种智能计算方法，即蚁群算法，阐述了其工作原理和特点，同时对蚁群算法的前景进行了展望。 2 蚁群算法概述 1、起源 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 Deneubourg及其同事(Deneubourg et al.,1990; Goss et al.,1989)在可监控实验条件下研究了蚂蚁的觅食行为，实验结果显示这些蚂蚁可以通过使用一种称为信息素的化学物质来标记走过的路径，从而找出从蚁穴到食物源之间的最短路径。 在蚂蚁寻找食物的实验中发现，信息素的蒸发速度相对于蚁群收敛到最短路径所需的时间来说过于缓慢，因此在模型构建时，可以忽略信息素的蒸发。然而当考虑的对象是人工蚂蚁时，情况就不同了。实验结果显示，对于双桥模型和扩展双桥模型这些简单的连接图来说，同样不需要考虑信息素的蒸发。相反，在更复杂的连接图上，对于最小成本路径问题来说，信息素的蒸发可以提高算法找到好解的性能。 2、基于蚁群算法的机制原理 模拟蚂蚁群体觅食行为的蚁群算法是作为一种新的计算智能模式引入的，该算法基于如下假设： （1）蚂蚁之间通过信息素和环境进行通信。每只蚂蚁仅根据其周围的环境作出反应，也只对其周围的局部环境产生影响。 （2）蚂蚁对环境的反应由其内部模式决定。因为蚂蚁是基因生物，蚂蚁的行为实际上是其基因的自适应表现，即蚂蚁是反应型适应性主体。 （3）在个体水平上，每只蚂蚁仅根据环境作出独立选择；在群体水平上，单
蚁群算法研究意义
1.3.1 蚁群算法的研究背景 在当今社会中，随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）和网络技术的飞速发展，科学技术与其他的多种学科相互交叉，相互渗透和融合，不仅给人们的生活、学习和工作等方面带了便利，而且也从根本上改变了人类的生活和生产。与此同时，随着人类生活空间的不断扩大和对世界认识水平的不断提高，人们又对科学技术的发展提出了更高、更多的要求，期待着更多的研究学者对它进行不断的研究和提高，其中高效的优化技术和智能计算的要求也进一步的迫切需求。为了提高优化技术水平和智能计算的发展，近些年来有很多的研究学者，特别是在生物方面的研究专家和学者，通过对大自然中很多生物的生活现象和规律进行了大量的研究和探讨，提出了很多的群体智能算法。它们是一种基于生物信息系统的智能仿生算法，学者们是对社会性昆虫相互合作进行工作的研究，从生物进化和仿生学角度受到启发而提出的。众所周知，社会性昆虫如蜜蜂，蚂蚁等，虽然其单个个体的力量很小，行为方式很简单、随机，但是它们却可以凭借集体的力量进行一些复杂的社会性活动，来更好的完成单个个体很难甚至不能完成的行为或活动，如它们可以通过社会分工等方式来更快的找到食物，共同的建造巢穴和防止外敌入侵等等。这种群体所表现出来的“智能”，就可以称之为群体智能（Swarm Intelligence，SI）。群体智能中的群体(Swarm)是指“一组相互之间可以进行间接通信的主体，这组主体能够合作进行分布式问题求解”。而所谓群体智能是指“无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性”。群体智能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。在很多专家和研究学者的共同努力下，有很多的群体智能算法得以提出并有了很好的发展和应用。虽然有些智能算法有了成熟的理论基础，但是把它们能够很好的应用到现实生活中还有一定的差距，需要我们共同的参与，进行不断的探索、尝试和研究。 蚁群算法正是群体智能算法中的一个重要分支。在对一些生物昆虫，如蜜蜂、蚂蚁等进行大量的观察和研究后，生物学家发现了像蚂蚁这样弱小的昆虫，在觅食的时候，通过群体的力量，经过多次的探索和寻找，最终能够找得到一条从巢穴到食物源的最短路径。为了进一步的研究，生物学家就在蚂蚁寻找食物的路径上，设置一些障碍物来影响蚂蚁寻找路径，经过一段时间的搜寻，最终蚂蚁还是找到了从巢穴到食物源的最短路径。经过各种实验，生物学家进一步的研究表明，蚂蚁在寻找食物的探索过程中，会在所经过的路径上释放一种挥发的化学物质，这种特殊的物质被称之为信息素（Pheromone）。信息素可以沉积在路径上，并随着时间逐步的挥发。当蚂蚁选择路径的时候，它们倾向于沿着信息素气味较浓的
端盖加工工艺规程规划研究
端盖加工工艺规程规划研究 双螺杆压缩机在机械工业中被推广应用，具有较大的市场需求，故面 对市场需求的增加，需对产品加工工艺规程合理编排，在保证产品工 艺稳定性基础上提升产品产量。此问题属于机械加工过程中的加工工 艺规程规划问题。加工工艺规程规划问题直接影响零件的加工成本， 并影响零件的工艺稳定性。当前针对加工工艺规程规划问题中合理的 加工工艺序列的编制问题，已有较多人实行研究：文献［1］通过引进 了工艺约束矩阵从而实现对加工序列的合法性识别，综合考虑了降低 装夹次数与工序转换次数，并通过采用遗传算法求解此问题，得到实 用结果;文献［2］则通过建立工艺要素之间的质量相关性并以此建立 一个机床-夹具-刀具-加工方式之间的工艺系统，通过度析所有可能影 响工艺质量的分要素并研究不同质量要素之间的约束关系从而分析出 改进零件工艺质量所需的投入成本;文献［3-4］分别采用与车间资源 匹配最优和加工工序之间关联性较优的方法实行工艺加工路线的选择，取得了一定效果;文献［5］则对加工过程中刀具的空行程路径实行了 规划，采用启发式-遗传混合算法求解取得较好效果;文献［6］则通过 对叶片加工过程中的整个机床系统建立数学约束条件，对叶片各工序 加工时间实行优化从而降低了整体加工成本;文献［7-9］采用遗传算 法对加工工步的排序问题实行研究，从而降低整体加工时间或降低辅 助加工时间。但以上研究均未考虑到当前实际生产中将工序集合归并 为工位的工艺组织方式，并未考虑工位之间的加工效率平滑因素(平滑 因素即工位之间加工时间的平衡性)对实际产量的影响，而当前加工制 造业利润空间增长有限，研究高效率的加工工艺规程规划方案成为紧 迫问题。故本文的研究重点在于为零件所有加工元素所对应的工序实 行归属工位的划分，在工序划分时，需以加工工步间先后关系为约束 条件，以产生逻辑合理、工位间平衡率较高的工位划分方案为目标。 此问题与装配线平衡问题有相似的优化目标，但需考虑零件的加工工 艺约束，称此问题为工艺优化平衡问题(ProcessBalanceOpti-
蚁群算法研究综述
蚁群算法综述 控制理论与控制工程09104046 吕坤一、蚁群算法的研究背景 蚂蚁是一种最古老的社会性昆虫，数以百万亿计的蚂蚁几乎占据了地球上每一片适于居住的土地，它们的个体结构和行为虽然很简单，但由这些个体所构成的蚁群却表现出高度结构化的社会组织，作为这种组织的结果表现出它们所构成的群体能完成远远超越其单只蚂蚁能力的复杂任务。就是他们这看似简单，其实有着高度协调、分工、合作的行为，打开了仿生优化领域的新局面。 从蚁群群体寻找最短路径觅食行为受到启发，根据模拟蚂蚁的觅食、任务分配和构造墓地等群体智能行为，意大利学者M.Dorigo等人1991年提出了一种模拟自然界蚁群行为的模拟进化算法——人工蚁群算法，简称蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)。 二、蚁群算法的研究发展现状 国内对蚁群算法的研究直到上世纪末才拉开序幕，目前国内学者对蚁群算法的研究主要是集中在算法的改进和应用上。吴庆洪和张纪会等通过向基本蚁群算法中引入变异机制，充分利用2-交换法简洁高效的特点，提出了具有变异特征的蚊群算法。吴斌和史忠植首先在蚊群算法的基础上提出了相遇算法，提高了蚂蚁一次周游的质量，然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合。提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。王颖和谢剑英通过自适应的改变算法的挥发度等系数，提出一种自适应的蚁群算法以克服陷于局部最小的缺点。覃刚力和杨家本根据人工蚂蚁所获得的解的情况，动态地调整路径上的信息素，提出了自适应调整信息素的蚁群算法。熊伟清和余舜杰等从改进蚂蚁路径的选择策略以及全局修正蚁群信息量入手，引入变异保持种群多样性，引入蚁群分工的思想，构成一种具有分工的自适应蚁群算法。张徐亮、张晋斌和庄昌文等将协同机制引入基本蚁群算法中，分别构成了一种基于协同学习机制的蚁群算法和一种基于协同学习机制的增强蚊群算法。 随着人们对蚁群算法研究的不断深入，近年来M.Dorigo等人提出了蚁群优化元启发式(Ant-Colony optimization Meta Heuristic，简称ACO-MA)这一求解复杂问题的通用框架。ACO-MH为蚁群算法的理论研究和算法设计提供了技术上的保障。在蚁群优化的收敛性方面，W.J.Gutjahr做了开创性的工作，提出了基于图的蚂蚁系统元启发式(Graph-Based Ant System Metaheuristic)这一通用的蚁群优化 的模型，该模型在一定的条件下能以任意接近l的概率收敛到最优解。T.StBtzle 和M.Dorigo对一类ACO算法的收敛性进行了证明，其结论可以直接用到两类实验上，证明是最成功的蚁群算法——MMAs和ACS。N.Meuleau和M.Dorigo研究了
人工智能研究报告
人工智能研究报告 成员： E01214 祝激文 E01214 张荡荡 E01214116 潘学峰 E01214 贾鹏飞
基本信息 概念 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。有些蚂蚁并没有象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。 原理 设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼地编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。 然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！那么，这些简单规则是什么呢？ 问题 蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢？在没有蚂蚁找到食物的时候，环境没有有用的信息素，那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢？这要归功于蚂蚁的移动规则，尤其是在没有信息素时候的移动规则。首先，它要能尽量保持某种惯性，这样使得蚂蚁尽量向前方移动（开始，这个前方是随机固定的一个方向），而不是原地无谓的打转或者震动；其次，蚂蚁要有一定的随机性，虽然有了固定的方向，但它也不能像粒子一样直线运动下去，而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性，尽量保持原来的方向，但又有新的试探，尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向，这可以看成一种选择的过程，也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确，而其他方向则不对。这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物。 当然，在有一只蚂蚁找到了食物的时候，大部分蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的。但不排除会出现这样的情况：在最初的时候，一部分蚂蚁通过随机选择了同一条路径，随着这条路径上蚂蚁释放的信息素越来越多，更多的蚂蚁也选择这条路径，但这条路径并不是最优（即最短）的，所以，导致了迭代次数完成后，蚂蚁找到的不是最优解，而是次优解，这种情况下的结果可能对实际应用的意义就不大了。 蚂蚁如何找到最短路径的？这一是要归功于信息素，另外要归功于环境，具体说是计算机时钟。信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多，因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条
蚁群算法研究应用现状与展望
第31卷 第1期 吉首大学学报(自然科学版)Vol.31 No.1 2010年1月J ournal of J is ho u Uni ver s i t y (Nat ural Sci ence Editio n )J an.2010 文章编号:1007-2985(2010)01-0035-05 蚁群算法研究应用现状与展望 3 叶志伟,周 欣,夏 彬 (湖北工业大学计算机学院,湖北武汉 430068) 摘 要:蚁群算法是工程优化领域中新出现的一种仿生进化算法.首先介绍基本蚁群算法的原理和模型,然后评述近年来对蚁群算法的若干改进以及在许多新领域中的发展应用,最后对蚁群算法未来的发展和研究方向进行展望. 关键词:蚁群算法;优化;最优决策 中图分类号:TN911.73 文献标识码:A 实际工程问题常具有复杂性、非线性等特点,而它的解决通常也是一种寻求最优决策的过程,因此寻求一种适合大规模并行、具有智能特征的优化算法已经成为引人注目的研究方向.目前,除了业已得到公认的遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等热门进化算法,蚁群优化算法[1-3](Ant Colony Optimization Algo rithm ,ACO ,也称蚂蚁系统)正在开始崭露头角,为复杂的系统优化问题提供了新的具有竞争力的求解算法.ACO 是由意大利学者M.D o rigo 等人于1991年首先提出来一种新兴模拟生物智能的算法,在短期内得到了迅速的发展,除了用于大批经典优化问题的求解,如二次分配问题(Qua d 2ra tic Assignme nt Problem ,QAP )、有序排列问题(Sequential Orde ring Problem ,SOP )[2-16]等,在实际工程领域也得到广泛的应用. 1 基本ACO 原理 为了说明ACO 模型,这里引入旅行商问题(TSP ),它是一类经典的组合优化问题,即在给定城市个数和各城市之间距离的条件下,要找到1条遍历所有城市当且仅当1次最短的线路. 为模拟真实蚂蚁的行为,首先引入如下标记:m 是蚁群的规模;b i (t )是t 时刻位于城市i 的蚂蚁数量,m = ∑n i =1 b i (t );d i j 是两城市i 和j 之间的距离;ηi j 是由城市i 转移到城市j 的可见度,反映城市i 转移到城市j 的启发信息,这个量在ACO 的 运行中保持不变;τi j 是边(i ,j )上的信息素轨迹强度;Δτi j 是蚂蚁k 在边(i ,j )上留下的信息素轨迹量;p k i j 是蚂蚁k 的转移概 率,j 是没有访问过的城市. 每只蚂蚁都是具有如下行为的个体:①由城市i 转移到城市j 的过程中或是在完成1次循环以后,蚂蚁在边(i ,j)上释放信息素;②蚂蚁随机的选择下一个将要访问的城市;③在完成一次循环以前,不允许选择已经访问过的城市. 基本ACO 在TSP 问题中实现的具体过程如下:假设将m 只蚂蚁放入到n 个随机选择的城市中;每只蚂蚁每步根据一定的概率,选择下一个它还没有访问过的城市,将所有城市遍历完以后回到出发的城市.蚂蚁选择目标城市的概率公式为 p k ij (t)= (τi j (t ))α(ηij )β/∑j ∈allowed (τi j (t ))α(ηi j )β j ∈allowed ,0 othe rwise.(1) 在得到每个候选城市的选择概率以后,蚂蚁运用随机选择的方式决定下一步要去的城市.(1)式中各参数意义如下:α表示信息素信息相对重要程度;β表示可见度信息相对重要程度.为了避免对同一个城市的重复访问,每只蚂蚁都保存一个列表tabu (k ),用于记录到目前为止蚂蚁已经访问过的城市集合.为了避免残留信息素过多引起残留信息淹没启发信息的现象发生,在每一只蚂蚁走完1步或者完成对所有n 个城市的访问后,对残留信息素进行更新处理.这样得到(t +n)时刻在(i , 3收稿日期:2009-04-10 基金项目:湖北省自然科学基金资助项目(2008CDZ003;2008CDB342);湖北省教育厅优秀中青年项目(Q20081409;Q20081402) 作者简介叶志伟(),男,湖北浠水人,湖北工业大学计算机学院副教授,博士,主要从图像处理领域和智能计算研究:1978-.
蚁群算法中参数_设置的研究_以TSP问题为例
第29卷第7期2004年7月武汉大学学报#信息科学版 Geoma tic s a nd Informa tion Scie nce of Wu han Unive rsity V ol.29No.7July 2004收稿日期:2004203226。 项目来源:国家自然科学基金资助项目(40271094)。 文章编号:167128860(2004)0720597205 文献标识码:A 蚁群算法中参数A 、B 、Q 设置的研究 )))以TSP 问题为例 叶志伟1 郑肇葆1 (1 武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079) 摘 要:以TSP 问题为例,对蚁群算法中参数A 、B 、Q 的作用作了理论上的研究,同时对最优的参数配置问题作了分析。在保证获得解的前提下,为了提高计算速度,对基本蚁群算法中的选择路线策略进行了调整。通过实例计算表明,这种调整是切实可行的,有较好的实用价值。关键词:蚁群算法;旅行商问题;参数配置中图法分类号:TP751;P 231.5 自1991年Dorigo 、Maniezzo 和Colorni 等首先提出蚁群算法以来,很多研究人员对该算法进行了研究,并成功地解决了许多组合优化问题,如T SP(traveling salesman problem)、QAP(quadratic assignment problem )、JSP (job 2shop scheduling problem)等。 T SP 问题是一类经典的组合优化问题,即在给定城市个数和各城市之间距离的条件下,找到一条遍历所有城市且每个城市只能访问一次的总路程最短的路线。蚁群算法在TSP 问题应用中取得了良好的效果,但也存在一些不足:1如果参数A 、B 、Q 设置不当,导致求解速度很慢且所得解的质量特别差;o基本蚁群算法计算量大,求解所需的时间较长;?基本蚁群算法中理论上要求所有的蚂蚁选择同一路线,该线路即为所求的最优线路;但在实际计算中,在给定一定循环次数的条件下很难实现这种情况。另一方面,在其他的实际应用中,如图像处理中寻求最优模板问题,并不要求所有的蚂蚁都能找到最优模板,而只需要一只找到即可。如果要求所有的蚂蚁都找到最优模板,反而影响了计算效率。 1 蚁群算法 1.1 蚁群行为仿真的基本思想 蚁群算法是一种受自然界生物的行为启发而 产生的/自然0算法,它是从真实蚁群觅食行为的 研究中产生的。生物学研究表明,当蚂蚁在食源和巢穴之间往返时,它们会在经过的线路上敷设一种被称为信息素的化学物质。蚂蚁可以嗅到这种信息素并且选择信息素浓度最大的线路。经过一条线路的蚂蚁越多,这条线路上的信息素浓度也越大,更多的蚂蚁就会选择这条线路。蚂蚁的这种/正反馈0行为能帮助它们很快找到最短觅食线路。蚁群算法就是受这种行为启发,以人工蚂蚁模拟真实蚂蚁行为的分布式算法见文献[1]。1.2 蚁群算法的模型及在TSP 问题中的实现 基本蚁群算法在T SP 问题中的实现过程如下。假设将m 只蚂蚁放入到n 个随机选择的城市中,每只蚂蚁根据一定的概率选择下一个它还没有访问过的城市。蚂蚁选择下一个目标城市的主要依据有以下两点:1S ij (t )为t 时刻连接城市i 和j 的路径上的信息的浓度。初始时刻,各条路径上信息量相等,在试验中设S i j (0)=C(C 为常数)。oG ij 为由城市i 转移到城市j 的可见度,亦称启发信息,该启发信息是由所要解决的问题给出的,由一定的算法实现。在T SP 问题中,一般取G i j =1/d ij ,d ij 表示城市i 、j 间的距离。t 时刻位于城市i 的蚂蚁k 选择城市j 为目标城市的概率为:
蚁群算法综述
《智能计算—蚁群算法基本综述》 班级：研1102班 专业：计算数学 姓名：刘鑫 学号： 1107010036 2012年
蚁群算法基本综述 刘鑫 （西安理工大学理学院，研1102班，西安市，710054） 摘要:蚁群算法( ACA)是一种广泛应用于优化领域的仿生进化算法。ACA发展背景着手，分析比较国内外ACA研究团队与发展情况立足于基本原理,分析其数学模型,介绍了六种经典的改进模型，对其优缺点进行分析，简要总结其应用领域并对其今后的发展、应用做出展望。 关键词:蚁群；算法；优化；改进；应用 0引言 专家发现单个蚂蚁只具有一些简单的行为能力。但整个蚁群却能完成一系列复杂的任务。这种现象是通过高度组织协调完成的1991年。意大利学者M.Dorigo 首次提出一种新型仿生算法ACA。研究了蚂蚁的行为。提出其基本原理及数学模型。并将之应用于寻求旅行商问题(TSP)的解。 通过实验及相关理论证明,ACA有着有着优化的选择机制的本质。而这种适应和协作机制使之具有良好的发现能力及其它算法所没有的优点。如较强的鲁棒性、分布式计算、易与其他方法结合等；但同时也不应忽略其不足。如搜索时间较长，若每步进行信息素更新，计算仿真时所占用CPU时间过长：若当前最优路径不是全局最优路径，但其信息素浓度过高时。靠公式对信息素浓度的调整不能缓解这种现象。会陷人局部收敛无法寻找到全局最优解：转移概率过大时，虽有较快的收敛速度，但会导致早熟收敛。所以正反馈原理所引起的自催化现象意在强化性能好的解，却容易出现停滞现象。笔者综述性地介绍了ACA对一些已有的提出自己的想法，并对其应用及发展前景提出了展望。 1 蚁群算法概述 ACA源自于蚁群的觅食行为。S.Goss的“双桥”实验说明蚂蚁总会选择距食物源较短的分支蚂蚁之间通过信息素进行信息的传递,捷径上的信息素越多,吸引的蚂蚁越多。形成正反馈机制,达到一种协调化的高组织状态该行为称集体自催化目前研究的多为大规模征兵，即仅靠化学追踪的征兵。 1 .1 蚁群算法的基本原理
软件学报 2008 聚类算法研究
ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.wendangku.net/doc/7c15898682.html, Journal of Software, Vol.19, No.1, January 2008, pp.48?61 https://www.wendangku.net/doc/7c15898682.html, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.00048 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? 2008 by Journal of Software. All rights reserved. ? 聚类算法研究 孙吉贵1,2, 刘杰1,2+, 赵连宇1,2 1(吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春 130012) 2(符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林长春 130012) Clustering Algorithms Research SUN Ji-Gui1,2, LIU Jie1,2+, ZHAO Lian-Yu1,2 1(College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China) 2(Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of the Ministry of Education, Changchun 130012, China) + Corresponding author: Phn: +86-431-85166478, E-mail: liu_jie@https://www.wendangku.net/doc/7c15898682.html, Sun JG, Liu J, Zhao LY. Clustering algorithms research. Journal of Software, 2008,19(1):48?61. https://www.wendangku.net/doc/7c15898682.html,/ 1000-9825/19/48.htm Abstract: The research actuality and new progress in clustering algorithm in recent years are summarized in this paper. First, the analysis and induction of some representative clustering algorithms have been made from several aspects, such as the ideas of algorithm, key technology, advantage and disadvantage. On the other hand, several typical clustering algorithms and known data sets are selected, simulation experiments are implemented from both sides of accuracy and running efficiency, and clustering condition of one algorithm with different data sets is analyzed by comparing with the same clustering of the data set under different algorithms. Finally, the research hotspot, difficulty, shortage of the data clustering and some pending problems are addressed by the integration of the aforementioned two aspects information. The above work can give a valuable reference for data clustering and data mining. Key words: clustering; algorithm; experiment 摘要: 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法, 从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主 要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同 的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待 解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考. 关键词: 聚类;算法;实验 中图法分类号: TP18文献标识码: A 聚类分析研究有很长的历史,几十年来,其重要性及与其他研究方向的交叉特性得到人们的肯定.聚类是数 ? Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60473003, 60573073 (国家自然科学基金); the Major Research Program of National Natural Science Foundation of China under Grant No.60496321 (国家自然科学基金重大项目) Received 2007-04-24; Accepted 2007-08-03
基于蚁群算法的TSP问题研究
南京航空航天大学金城学院毕业设计（论文）开题报告 题目基于蚁群算法的TSP问题研究 系部XXXX系 专业XXXX 学生姓名XXXX学号XXXX 指导教师XXXX职称讲师 毕设地点XXXX 年月日
填写要求 1．开题报告只需填写“文献综述”、“研究或解决的问题和拟采用的方法”两部分内容，其他信息由系统自动生成，不需要手工填写。 2．为了与网上任务书兼容及最终打印格式一致，开题报告采用固定格式，如有不适请调整内容以适应表格大小并保持整体美观，切勿轻易改变格式。 3．任务书须用A4纸，小4号字，黑色宋体，行距1.5倍。 4．使用此开题报告模板填写完毕，可直接粘接复制相应的内容到毕业设计网络系统。
1.结合毕业设计（论文）课题任务情况，根据所查阅的文献资料，撰写1500～2000字左右的文献综述： 1.1蚁群算法的发展和应用 在计算机自动控制领域中,控制和优化始终是两个重要问题。使用计算机进行控制和优化本质上都表现为对信息的某种处理。随着问题规模的日益庞大,特性上的非线性及不确定性等使得难以建立精确的“数学模型”。人们从生命科学和仿生学中受到启发,提出了许多智能优化方法,为解决复杂优化问题(NP-hard问题)提供了新途径。 蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)是Dorigo M等人于1991年提出的。 经观察发现,蚂蚁个体之间是通过一种称之为信息素的物质进行信息传递的。在运动过程中,蚂蚁能够在它所经过的路径上留下该种信息素,而且能够感知信息素的浓度,并以此指导自己的运动方向。蚁群的集体行为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。蚂蚁个体之间就是通过这种信息的交流达到搜索食物的目的。它充分利用了生物蚁群通过个体间简单的信息传递，搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征，以及该过程与旅行商问题求解之间的相似性。同时，该算法还被用于求解二次指派问题以及多维背包问题等，显示了其适用于组合优化问题求解的优越特征。 蚁群算法应用于静态组合优化问题,其典型代表有旅行商问题(TSP)、二次分配问题(QAP)、车间调度问题、车辆路径问题等。在动态优化问题中的应用主要集中在通讯网络方面。这主要是由于网络优化问题的特殊性,如分布计算,随机动态性,以及异步的网络状态更新等。例如将蚁群算法应用于QOS组播路由问题上,就得到了优于模拟退火(SA)和遗传算法(GA)的效果。蚁群优化算法最初用于解决TSP 问题，经过多年的发展，已经陆续渗透到其他领域中，如图着色问题、大规模集成电路设计、通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题、车辆调度问题等。蚁群算法在若干领域获得成功的应用，其中最成功的是在组合优化问题中的应用。 1.2蚁群算法求解TSP问题 （1）TSP问题的描述 TSP问题的简单形象描述是:给定n个城市,有一个旅行商从某一城市出发,访问各城市一次且仅有一次后再回到原出发城市,要求找出一条最短的巡回路径。 （2）TSP问题的理论意义 该问题是作为所有组合优化问题的范例而存在的。它已经成为并将继续成为测
关于蚁群算法的研究
关于蚁群算法的研究 蚂蚁是地球上最常见，数量最多的昆虫种类之一，这些昆虫的群体生物智能特征，引起了一些学者的注意。人们在观察蚂蚁的觅食习性时发现,蚂蚁总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。经研究发现,蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其来往路径上的叫做信息素的挥发性化学物质来进行通信和协调的，形成正反馈,从而使多个路径上的蚂蚁都逐渐聚集到最短的那条路径上。这样,M.Dorigo等人于1991年首先提出了蚁群算法。即通过正反馈分布式协作来寻找最优路径。这是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。 它充分利用了生物蚁群能通过个体间简单的信息传递,搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征,以及该过程与旅行商问题求解之间的相似性。得到了具有NP难度的旅行商问题的最优解答。同时,该算法适用于组合优化类问题求解的优越特征蚁群算法。之所以能引起相关领域研究者的注意,是因为这种求解模式能将问题求解的快速性与全局优化特征以及有限时间内答案的合理性结合起来。其中,寻优的快速性是通过正反馈式的信息传递和积累来保证的。而算法的早熟性收敛又可以通过其分布式计算特征加以避免,同时,具有贪婪启发式搜索特征的蚁群系统又能在搜索过程的早期找到可以接受的问题解答。这种优越的问题分布式求解模式经过相关领域研究者的关注和努力,己经在最初的算法模型基础上得到了很大的改进和拓展。 蚁群算法原理 单个蚂蚁的行为极其简单,但由这样的单个简单的个体所组成的蚂蚁群体却表现出极其复杂的行为,能够完成复杂的任务,不仅如此,蚂蚁还能够适应环境的变化,如:在蚂蚁运动路线上突然出现障碍物时,蚂蚁能够很快地重新找到最优路径。在此过程中,信息素起着重要作用,蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质的存在及其强度,并以此指导自己的运动方向,蚂蚁倾向于朝着该物质强度高的方向移动。蚂蚁个体之间就能通过这种信息的交流达到搜索食物的目的。正是利用这一基本性质,蚂蚁才能在遇到障碍物的情况下,重新找到一条新的最短路径。 图1 蚁穴到食物源间的原有路径 如图1，假定从蚁穴到食物源之间原来有一条路径，星星代表蚂蚁。