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智能优化方法

AI-BasedOptimizationMethodsByProfessorDingweiWangNortheasternUniversityChina20041可编辑ppt

第六章最近发展起来的新算法一.蚁群优化ACO二.粒子群优化三.其它新方法四.我们的工作:群落选址算法2可编辑ppt

蚁群优化的产生 蚁群优化AntColonyOptimization在1995-1996年,Dorigo(Italy)提出ACO基本思想 模拟蚂蚁选择路线的能力。即:蚂蚁以信息素的强度为概率来决定路线选择。一.蚁群优化(1)3可编辑ppt

ACO整体往往大于部分的“简单和”蚂蚁的低智能——蚁群的高智慧蚂蚁的简单行为——蚁群的智能突现实际蚁群的觅食1、主体(agent):蚂蚁2、简单的规则(rules):分工、通讯3、相互作用(interaction): 蚂蚁==触角放电==蚂蚁蚂蚁==气味积累==环境4可编辑ppt

ACO观察实际蚁群的觅食1:5可编辑ppt

ACO观察实际蚁群的觅食2:用障碍物切断原来的通路6可编辑ppt

ACO观察实际蚁群的觅食3:有哪些信誉好的足球投注网站新路7可编辑ppt

ACO观察实际蚁群的觅食4:最佳路径形成8可编辑ppt

ACO的基本计算公式 ACO最早用来解决TSP问题一.蚁群优化(2)蚂蚁标号迭代次数信息素的影响9可编辑ppt

一.蚁群优化(3)10可编辑ppt

举例说明一.蚁群优化(4)1534211可编辑ppt

信息素强度的计算一.蚁群优化(5)蚂蚁k的巡回长度常量所有蚂蚁留下的信息信息素增量遗忘因子12可编辑ppt

ACO的基本算法步骤初始化令S=1,(S是tabu表的指标,即走过的城市数)将所有的初始城市记入一.蚁群优化(6)13可编辑ppt

重复以下步骤,直到tabu表填满(所有城市 走过)。令S=S+1,对k=1到m个城市,以选择城市j移动,将j加入。对 (计算信息素,理解为每个蚂蚁在路径(i,j)上留下的总气味)一.蚁群优化(7)14可编辑ppt

对若NC大于 停止,否则转②,并清空tabu表一.蚁群优化(8)15可编辑ppt

粒子群优化(ParticleSwarmOptimization)PSO的产生1995年,KennedyEberhart提出PSOPSO已经成为当今的热门2003年,《控制与决策》第二期刊登国内第一篇PSO论文——综述文章二.粒子群优化(1)16可编辑ppt

PSO的基本思想 模仿鸟群的飞行,觅食行为特征(用Swarm仿真软件仿真)保持惯性按自身的最优修正方向按群体的最优修正方向二.粒子群优化(2)17可编辑ppt

PSO的特点 公式简单,待定系数少,可用来解实优化二.粒子群优化(3)18可编辑ppt

PSO的基本公式二.粒子群优化(4)过去的方向个体最优方向,第d个分量群体最优方向19可编辑ppt

其中:二.粒子群优化(5)20可编辑ppt

PSO的计算步骤初始化粒子群,给予随机的位置和速度评估每个粒子的适应值 (目标函数值)对每个粒子,更新历史最优位置对群体更新历史最好解二.粒子群优化(6)21可编辑ppt

对所有粒子计算若达到最大迭代数停止,否则转② 以上就是PSO最早最初始的经典算法,以后有多种改进。二.粒子群优化(7)22可编辑ppt

文化算法(CultureAlgorithm)文化算法的基本思想: 借鉴不同文化的相互排斥的特性,用到进化算法中。三.其它新方法(1)23可编辑ppt

掠夺有哪些信誉好的足球投注网站策略(PSS)掠夺有哪些信誉好的足球投注网站策略的基本思想: 模仿猛兽的捕食策略(广域与邻域有效结合起来)。三.其它新方法(2)24可编辑ppt

人工生命算法人工生命算法的基本思想: 模仿生态环境中多种种群的相互作用。三.其它新方法(3)25可编辑ppt

ALA食物链:(来自生物学的解释)生产者所固有的能量和物质,通过一系列取食和被食的关系在生态系统中传递,各种生物按其食物关系排列的链状顺序称为食物链(foodchain)。简单的生物链(下图所示)26可编辑ppt

食物链模式的人工生命算法思想定义食物链:Resource:Artificialorganism说明:1、定义了四种资源:ResourceB,W,R和G;2、定义四种生物:Blue,white,Red和Green;3、定义它们之间的取食关系:White生物吃蓝色资源,白色废物;White白色废物,成为红色生物的资源。其他,依次类推。Resource(B)Resource(G)Resource(R)Res

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