第十章_群集智能与蚁群算法知识讲稿.ppt

第十章 群集智能与蚁群算法;第1节 群体智能概念1.群体智能(Swarm Intelligence);研究意义－群体智能概念 ;研究意义－群体智能的特点 ;研究意义 ;研究现状－国外 ;研究现状－国内 ;主要研究方向 ;蚂蚁寻找最短路径原理;2. 蚁群优化算法研究现状 1/7;蚁群优化算法研究现状 2/7;蚁群优化算法研究现状 3/7;蚁群优化算法研究现状 4/7;蚁群优化算法研究现状 5/7;蚁群优化算法研究现状 6/7;蚁群优化算法研究现状 7/7;3.蚁群优化算法应用现状 1/5;蚁群优化算法应用现状 2/5; 蚁群优化算法应用现状 3/5; 蚁群优化算法应用现状 4/5;蚁群优化算法应用现状 5/5;第2节 蚁群优化算法概念 ;2.1 蚁群算法原理;2.2 简化的蚂蚁寻食过程 1/3;简化的蚂蚁寻食过程 2/3; 简化的蚂蚁寻食过程 3/3;2.3 自然蚁群与人工蚁群算法;2.4 蚁群算法与TSP问题 1/3; 蚁群算法与TSP问题 2/3;蚁群算法与TSP问题 3/3;2.5 初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 1/12;初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 2/12;初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 3/12;初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 4/12;初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 5/12;图的蚁群系统（GBAS） 6/12; 初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 7/12;初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 8/12;初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 9/12;初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 10/12;初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 11/12;初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 12/12;2.6 一般蚁群算法的框架;2.7 蚁群优化算法—技术问题;（1） 解的表达形式与算法的实现 1/4 ----解的表达形式;解的表达形式与算法的实现 2/4 ----算法的实现; 解的表达形式与算法的实现 3/4 ----算法的实现;解的表达形式与算法的实现4/4 ----算法的实现;（2）每一节点的记忆信息和系数的确定----需要记忆的信息 1/3;每一节点的记忆信息和系数的确定----需要记忆的信息 2/3;每一节点的记忆信息和系数的确定----系数的确定 3/3;（3 ）蚁群的规模和停止规则;（4 ）信息素的更改 1/6;信息素的更改 2/6; 信息素的更改 3/6;信息素的更改 4/6; 信息素的更改 5/6;信息素的更改 6/6; 蚁群优化算法—参考书1;蚁群优化算法—参考书2; 蚁群优化算法—参考文献;基于群体智能的聚类算法CSI的研究;基于蚁群算法的聚类算法;概率转换公式的简化;实验结果 ;电信消费数据聚类分析实验结果比较 ;基于群体智能的文档聚类算法CSIM的研究;第3节 改进的蚁群算法;带精英策略的蚂蚁系统;带精英策略的蚂蚁系统;带精英策略的蚂蚁系统;蚁群系统;蚁群系统状态转移规则;蚁群系统状态转移规则;蚁群系统全局更新规则;蚁群系统全局更新规则;蚁群系统局部更新规则;最大-最小蚂蚁系统;最大-最小蚂蚁系统;信息素轨迹更新;信息素轨迹的限制;信息素轨迹的限制;信息素轨迹的限制;信息素轨迹的限制;信息素轨迹的初始化;信息素轨迹的平滑化;蚁群算法的应用;混流装配线调度;问题描述;问题描述;问题描述;蚁群算法在SMMAL中的应用;简单SMMAL排序的有哪些信誉好的足球投注网站空间举例;局部有哪些信誉好的足球投注网站( )的计算;状态转移概率;信息素更新规则;实验数据;实验参数设置;实验参数设置;实验结果;实验结果分析;实验界面;实验界面;蚁群系统在TSP问题中的应用;蚁群系统在TSP问题中的应用;Questions?;第4节 粒子群优化;粒子群优化Swarm Topology;特点;演算法介绍;粒子群优化:The Anatomy of a Particle;粒子群优化:The Anatomy of a Particle;速度更新;演算法流程;粒子群优化:Swarm Search ;粒子群优化:Swarm Search;粒子群优化:Swarm Types;粒子群优化:Related Issues;粒子群优化:Controlling Velocities;粒子群优化The Inertia Factor;粒子群优化:The Constriction Coefficient;粒子群优化:Swarm and Neighborhood Size;Schwefels function ;搜寻过程－最初状态;搜寻过程－经过5代;搜寻过