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蟻群演算法pid

發布時間:2023-06-09 22:34:18

① 蟻群演算法的內容

蟻群演算法又稱螞蟻演算法,是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出,其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質.針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較,數值模擬結果表明,蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值。

神經網路
思維學普遍認為,人類大腦的思維分為抽象(邏輯)思維、形象(直觀)思維和靈感(頓悟)思維三種基本方式。
邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程;它先將信息化成概念,並用符號表示,然後,根據符號運算按串列模式進行邏輯推理;這一過程可以寫成串列的指令,讓計算機執行。然而,直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來,結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統,其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單,功能有限,但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
神經網路的研究內容相當廣泛,反映了多學科交叉技術領域的特點。目前,主要的研究工作集中在以下幾個方面:
(1)生物原型研究。從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等生物科學方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。
(2)建立理論模型。根據生物原型的研究,建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。
(3)網路模型與演算法研究。在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型,以實現計算機饃擬或准備製作硬體,包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。
(4)人工神經網路應用系統。在網路模型與演算法研究的基礎上,利用人工神經網路組成實際的應用系統,例如,完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史,人類在征服宇宙空間、基本粒子,生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到,探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
遺傳演算法,是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法,它最初由美國Michigan大學J.Holland教授於1975年首先提出來的,並出版了頗有影響的專著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》,GA這個名稱才逐漸為人所知,J.Holland教授所提出的GA通常為簡單遺傳演算法(SGA)。

② PSO演算法的維數怎麼分組

對微粒群演算法結構的改進方案有很多種,對其可分類為:採用多個子種群;改進微粒學習對象的選取策略;修改微粒更新迭代公式;修改速度更新策略;修改速度限制方法、位置限制方法和動態確定搜索空間;與其他搜索技術相結合;以及針對多模問題所作的改進。
第一類方案是採用多個子種群。柯晶考慮優化問題對收斂速度和尋優精度的雙重要求並借鑒多群體進化演算法的思想,將尋優微粒分成兩組,一組微粒採用壓縮因子的局部模式PSO演算法,另一組微粒採用慣性權重的全局模式PSO演算法,兩組微粒之間採用環形拓撲結構。對於高維優化問題,PSO演算法需要的微粒個數很多,導致計算復雜度常常很高,並且很難得到好的解。因此,出現了一種協作微粒群演算法(Cooperative ParticleSwarm Optimizer, CPSO-H),將輸入向量拆分成多個子向量,並對每個子向量使用一個微粒群來進行優化。雖然CPSO-H演算法使用一維群體來分別搜索每一維,但是這些搜索結果被一個全局群體集成起來之後,在多模問題上的性能與原始PSO演算法相比有很大的改進。Chow使用多個互相交互的子群,並引入相鄰群參考速度。馮奇峰提出將搜索區域分區,使用多個子群並通過微粒間的距離來保持多樣性。陳國初將微粒分成飛行方向不同的兩個分群,其中一分群朝最優微粒飛行,另一分群微粒朝相反方向飛行;飛行時,每一微粒不僅受到微粒本身飛行經驗和本分群最優微粒的影響,還受到全群最優微粒的影響。Niu在PSO演算法中引入主—從子群模式,提出一種多種群協作PSO演算法。Seo提出一種多組PSO演算法(Multigrouped PSO),使用N組微粒來同時搜索多模問題的N個峰。Selleri使用多個獨立的子群,在微粒速度的更新方程中添加了一些新項,分別使得微粒向子群歷史最優位置運動,或者遠離其他子群的重心。王俊年借鑒遞階編碼的思想,構造出一種多種群協同進化PSO演算法。高鷹借鑒生態學中環境和種群競爭的關系,提出一種基於種群密度的多種群PSO演算法。
第二類方案是改進微粒學習對象的選取策略。Al-kazemi提出多階段PSO演算法,將微粒按不同階段的臨時搜索目標分組,這些臨時目標允許微粒向著或背著它自己或全局最好位置移動。Ting對每個微粒的pBest進行操作,每一維從其他隨機確定的維度學習,之後如果新的pBest更好則替換原pBest;該文還比較了多種不同學習方式對應的PSO演算法的性能。Liang提出一種新穎的學習策略CLPSO,利用所有其他微粒的歷史最優信息來更新微粒的速度;每個微粒可以向不同的微粒學習,並且微粒的每一維可以向不同的微粒學習。該策略能夠保持群體的多樣性,防止早熟收斂,可以提高PSO演算法在多模問題上的性能;通過實驗將該演算法與其它幾種PSO演算法的變種進行比較,實驗結果表明該演算法在解決多模復雜問題時效果很好。Zhao在PSO演算法中使用適應值最好的n個值來代替速度更新公式中的gBest。Abdelbar提出一種模糊度量,從而使得每個鄰域中有多個適應值最好的微粒可以影響其它微粒。Wang也採用多個適應值最好的微粒信息來更新微粒速度,並提出一種模糊規則來自適應地確定參數。崔志華提出一種動態調整的改進PSO演算法,在運行過程中動態調整極限位置,使得每個微粒的極限位置在其所經歷的最好位置與整體最好位置所形成的動態圓中分布。與原始PSO演算法相反,有一類方法是遠離最差位置而非飛向最優位置。Yang提出在演算法中記錄最差位置而非最優位置,所有微粒都遠離這些最差位置。與此類似,Leontitsis在微粒群演算法中引入排斥子的概念,在使用個體最優位置和群體最優位置信息的同時,在演算法中記錄當前的個體最差位置和群體最差位置,並利用它們將微粒排斥到最優位置,從而讓微粒群更快地到達最優位置。孟建良提出一種改進的PSO演算法,在進化的初期,微粒以較大的概率向種群中其他微粒的個體最優學習;在進化後期,微粒以較大的概率向當前全局最優個體學習。Yang在PSO演算法中引入輪盤選擇技術來確定gBest,使得所有個體在進化早期都有機會引領搜索方向,從而避免早熟。
第三類方案是修改微粒更新公式。Hendtlass在速度更新方程中給每個微粒添加了記憶能力。He在速度更新方程中引入被動聚集機制。曾建潮通過對PSO演算法的速度進化迭代方程進行修正,提出一種保證全局收斂的隨機PSO演算法。Zeng在PSO演算法中引入加速度項,使得PSO演算法從一個二階隨機系統變為一個三階隨機系統,並使用PID控制器來控制演算法的演化。為了改進PSO演算法的全局搜索能力,Ho提出一種新的微粒速度和位置更新公式,並引入壽命(Age)變數。
第四類方案是修改速度更新策略。Liu認為過於頻繁的速度更新會弱化微粒的局部開采能力並減慢收斂,因此提出一種鬆弛速度更新(RVU)策略,僅當微粒使用原速度不能進一步提高適應值時才更新速度,並通過試驗證明該策略可以大大減小計算量並加速收斂。羅建宏對同步模式和非同步模式的PSO演算法進行了對比研究,試驗結果表明非同步模式收斂速度顯著提高,同時尋優效果更好。Yang在微粒的更新規則中引入感情心理模型。Liu採用一個最小速度閾值來控制微粒的速度,並使用一個模糊邏輯控制器來自適應地調節該最小速度閾值。張利彪提出了對PSO演算法增加更新概率,對一定比例的微粒並不按照原更新公式更新,而是再次隨機初始化。Dioan利用遺傳演算法(GA)來演化PSO演算法的結構,即微粒群中各微粒更新的順序和頻率。
第五類方案是修改速度限制方法、位置限制方法和動態確定搜索空間。Stacey提出一種重新隨機化速度的速度限制和一種重新隨機化位置的位置限制。Liu在[76]的基礎上,在PSO演算法中引入動量因子,來將微粒位置限制在可行范圍內。陳炳瑞提出一種根據微粒群的最佳適應值動態壓縮微粒群的搜索空間與微粒群飛行速度范圍的改進PSO演算法。
第六類方案是通過將PSO演算法與一些其他的搜索技術進行結合來提高PSO演算法的性能,主要目的有二,其一是提高種群多樣性,避免早熟;其二是提高演算法局部搜索能力。這些混合演算法包括將各種遺傳運算元如選擇、交叉、變異引入PSO演算法,來增加種群的多樣性並提高逃離局部最小的能力。Krink通過解決微粒間的沖突和聚集來增強種群多樣性,提出一種空間擴展PSO演算法(Spatial ExtensionPSO,SEPSO);但是SEPSO演算法的參數比較難以調節,為此Monson提出一種自適應調節參數的方法。用以提高種群多樣性的其他方法或模型還包括「吸引—排斥」、捕食—被捕食模型、耗散模型、自組織模型、生命周期模型(LifeCycle model)、貝葉斯優化模型、避免沖突機制、擁擠迴避(Crowd Avoidance)、層次化公平競爭(HFC)、外部記憶、梯度下降技術、線性搜索、單純形法運算元、爬山法、勞動分工、主成分分析技術、卡爾曼濾波、遺傳演算法、隨機搜索演算法、模擬退火、禁忌搜索、蟻群演算法(ACO)、人工免疫演算法、混沌演算法、微分演化、遺傳規劃等。還有人將PSO演算法在量子空間進行了擴展。Zhao將多主體系統(MAS)與PSO演算法集成起來,提出MAPSO演算法。Medasani借鑒概率C均值和概率論中的思想對PSO演算法進行擴展,提出一種概率PSO演算法,讓演算法分勘探和開發兩個階段運行。
第七類方案專門針對多模問題,希望能夠找到多個較優解。為了能使PSO演算法一次獲得待優化問題的多個較優解,Parsopoulos使用了偏轉(Deflection)、拉伸(Stretching)和排斥(Repulsion)等技術,通過防止微粒運動到之前已經發現的最小區域,來找到盡可能多的最小點。但是這種方法會在檢測到的局部最優點兩端產生一些新的局部最優點,可能會導致優化演算法陷入這些局部最小點。為此,Jin提出一種新的函數變換形式,可以避免該缺點。基於類似思想,熊勇提出一種旋轉曲面變換方法。
保持種群多樣性最簡單的方法,是在多樣性過小的時候,重置某些微粒或整個微粒群。Lvbjerg在PSO演算法中採用自組織臨界性作為一種度量,來描述微粒群中微粒相互之間的接近程度,來確定是否需要重新初始化微粒的位置。Clerc提出了一種「Re-Hope」方法,當搜索空間變得相當小但是仍未找到解時(No-Hope),重置微粒群。Fu提出一種帶C-Pg變異的PSO演算法,微粒按照一定概率飛向擾動點而非Pg。赫然提出了一種自適應逃逸微粒群演算法,限制微粒在搜索空間內的飛行速度並給出速度的自適應策略。
另一種變種是小生境PSO演算法,同時使用多個子種群來定位和跟蹤多個最優解。Brits還研究了一種通過調整適應值計算方式的方法來同時找到多個最優解。Li在PSO演算法中引入適應值共享技術來求解多模問題。Zhang在PSO演算法中採用順序生境(SequentialNiching)技術。在小生境PSO演算法的基礎上,還可以使用向量點積運算來確定各個小生境中的候選解及其邊界,並使該過程並行化,以獲得更好的結果。但是,各種小生境PSO演算法存在一個共同的問題,即需要確定一個小生境半徑,且演算法性能對該參數很敏感。為解決該問題,Bird提出一種自適應確定niching參數的方法。
Hendtlass在PSO演算法中引入短程力的概念,並基於此提出一種WoSP演算法,可以同時確定多個最優點。劉宇提出一種多模態PSO演算法,用聚類演算法對微粒進行聚類,動態地將種群劃分成幾個類,並且使用微粒所屬類的最優微粒而非整個種群的最好微粒來更新微粒的速度,從而可以同時得到多個近似最優解。Li在PSO演算法中引入物種的概念,但是由於其使用的物種間距是固定的,該方法只適用於均勻分布的多模問題;為此,Yuan對該演算法進行擴展,採用多尺度搜索方法對物種間距加以自適應的調整。
此外,也有研究者將PSO演算法的思想引入其他演算法中,如將PSO演算法中微粒的運動規則嵌入到進化規劃中,用PSO演算法中的運動規則來替代演化演算法中交叉運算元的功能。

③ 蟻群演算法是什麼

蟻群演算法,又稱螞蟻演算法,是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。 它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出,其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質。針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較,數值模擬結果表明,蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值。

原理
設想,如果我們要為螞蟻設計一個人工智慧的程序,那麼這個程序要多麼復雜呢?首先,你要讓螞蟻能夠避開障礙物,就必須根據適當的地形給它編進指令讓他們能夠巧妙的避開障礙物,其次,要讓螞蟻找到食物,就需要讓他們遍歷空間上的所有點;再次,如果要讓螞蟻找到最短的路徑,那麼需要計算所有可能的路徑並且比較它們的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼地編程,因為程序的錯誤也許會讓你前功盡棄。這是多麼不可思議的程序!太復雜了,恐怕沒人能夠完成這樣繁瑣冗餘的程序。

然而,事實並沒有你想得那麼復雜,上面這個程序每個螞蟻的核心程序編碼不過100多行!為什麼這么簡單的程序會讓螞蟻干這樣復雜的事情?答案是:簡單規則的涌現。事實上,每隻螞蟻並不是像我們想像的需要知道整個世界的信息,他們其實只關心很小范圍內的眼前信息,而且根據這些局部信息利用幾條簡單的規則進行決策,這樣,在蟻群這個集體里,復雜性的行為就會凸現出來。這就是人工生命、復雜性科學解釋的規律!那麼,這些簡單規則是什麼呢?

④ 蟻群優化演算法的使用-編碼的問題!

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基於蟻群優化演算法遞歸神經網路的短期負荷預測
蟻群演算法的小改進
基於蟻群演算法的無人機任務規劃
多態蟻群演算法
MCM基板互連測試的單探針路徑優化研究
改進的增強型蟻群演算法
基於雲模型理論的蟻群演算法改進研究
基於禁忌搜索與蟻群最優結合演算法的配電網規劃
自適應蟻群演算法在序列比對中的應用
基於蟻群演算法的QoS多播路由優化演算法
多目標優化問題的蟻群演算法研究
多線程蟻群演算法及其在最短路問題上的應用研究
改進的蟻群演算法在2D HP模型中的應用
製造系統通用作業計劃與蟻群演算法優化
基於混合行為蟻群演算法的研究
火力優化分配問題的小生境遺傳螞蟻演算法
基於蟻群演算法的對等網模擬器的設計與實現
基於粗粒度模型的蟻群優化並行演算法
動態躍遷轉移蟻群演算法
基於人工免疫演算法和蟻群演算法求解旅行商問題
基於信息素非同步更新的蟻群演算法
用於連續函數優化的蟻群演算法
求解復雜多階段決策問題的動態窗口蟻群優化演算法
蟻群演算法在鑄造生產配料優化中的應用
多階段輸電網路最優規劃的並行蟻群演算法
求解旅行商問題的混合粒子群優化演算法
微粒群優化演算法研究現狀及其進展
隨機攝動蟻群演算法的收斂性及其數值特性分析
廣義蟻群與粒子群結合演算法在電力系統經濟負荷分配中的應用
改進的蟻群演算法及其在TSP中的應用研究
蟻群演算法的全局收斂性研究及改進
房地產開發項目投資組合優化的改進蟻群演算法
一種改進的蟻群演算法用於灰色約束非線性規劃問題求解
一種自適應蟻群演算法及其模擬研究
一種動態自適應蟻群演算法
螞蟻群落優化演算法在蛋白質折疊二維親-疏水格點模型中的應用
用改進蟻群演算法求解函數優化問題
連續優化問題的蟻群演算法研究進展
蟻群演算法概述
Ant colony system algorithm for the optimization of beer fermentation control
蟻群演算法在K—TSP問題中的應用
Parallel ant colony algorithm and its application in the capacitated lot sizing problem for an agile supply chain
基於遺傳蟻群演算法的機器人全局路徑規劃研究
改進的蟻群演算法在礦山物流配送路徑優化中的研究
基於蟻群演算法的配電網路綜合優化方法
基於蟻群演算法的分類規則挖掘演算法
蟻群演算法在連續性空間優化問題中的應用
蟻群演算法在礦井通風系統優化設計中的應用
基於蟻群演算法的液壓土錨鑽機動力頭優化設計
改進蟻群演算法設計拉式膜片彈簧
計算機科學技術
基本蟻群演算法及其改進
TSP改進演算法及在PCB數控加工刀具軌跡中的應用
可靠性優化的蟻群演算法
對一類帶聚類特徵TSP問題的蟻群演算法求解
蟻群演算法理論及應用研究的進展
基於二進制編碼的蟻群優化演算法及其收斂性分析
蟻群演算法的理論及其應用
基於蟻群行為模擬的影像紋理分類
啟發式蟻群演算法及其在高填石路堤穩定性分析中的應用
蟻群演算法的研究現狀
一種快速全局優化的改進蟻群演算法及模擬
聚類問題的蟻群演算法
蟻群最優化——模型、演算法及應用綜述
基於信息熵的改進蟻群演算法及其應用
機載公共設備綜合管理系統任務分配演算法研究
基於改進蟻群演算法的飛機低空突防航路規劃
利用信息量留存的蟻群遺傳演算法
An Improved Heuristic Ant-Clustering Algorithm
改進型蟻群演算法在內燃機徑向滑動軸承優化設計中的應用
基於蟻群演算法的PID參數優化
基於蟻群演算法的復雜系統多故障狀態的決策
蟻群演算法在數據挖掘中的應用研究
基於蟻群演算法的基因聯接學習遺傳演算法
基於細粒度模型的並行蟻群優化演算法
Binary-Coding-Based Ant Colony Optimization and Its Convergence
運載火箭控制系統漏電故障診斷研究
混沌擾動啟發式蟻群演算法及其在邊坡非圓弧臨界滑動面搜索中的應用
蟻群演算法原理的模擬研究
Hopfield neural network based on ant system
蟻群演算法及其實現方法研究
分層實體製造激光頭切割路徑的建模與優化
配送網路規劃蟻群演算法
基於蟻群演算法的城域交通控制實時滾動優化
基於蟻群演算法的復合形法及其在邊坡穩定分析中的應用
Ant Colony Algorithm for Solving QoS Routing Problem
多產品間歇過程調度問題的建模與優化
基於蟻群演算法的兩地之間的最佳路徑選擇
蟻群演算法求解問題時易產生的誤區及對策
用雙向收斂蟻群演算法解作業車間調度問題
物流配送路徑安排問題的混合蟻群演算法
求解TSP問題的模式學習並行蟻群演算法
基於蟻群演算法的三維空間機器人路徑規劃
蟻群優化演算法及其應用
蟻群演算法不確定性分析
一種求解TSP問題的相遇蟻群演算法
基於蟻群優化演算法的彩色圖像顏色聚類的研究
鈑金件數控激光切割割嘴路徑的優化
基於蟻群演算法的圖像分割方法
一種基於蟻群演算法的聚類組合方法
圓排列問題的蟻群模擬退火演算法
智能混合優化策略及其在流水作業調度中的應用
蟻群演算法在QoS網路路由中的應用
一種改進的自適應路由演算法
基於蟻群演算法的煤炭運輸優化方法
基於蟻群智能和支持向量機的人臉性別分類方法
蟻群演算法在啤酒發酵控制優化中的應用
一種基於時延信息的多QoS快速自適應路由演算法
蟻群演算法中參數α、β、ρ設置的研究——以TSP問題為例
基於人工蟻群優化的矢量量化碼書設計演算法
具有自適應雜交特徵的蟻群演算法
蟻群演算法在原料礦粉混勻優化中的應用
基於多Agent的蟻群演算法在車間動態調度中的應用研究
用蟻群優化演算法求解中國旅行商問題
蟻群演算法在嬰兒營養米粉配方中的應用
蟻群演算法在機械優化設計中的應用
蟻群優化演算法的研究現狀及研究展望
蟻群優化演算法及其應用研究進展
蟻群演算法的理論與應用
簡單蟻群演算法的模擬分析
一種改進的蟻群演算法求解最短路徑問題
基於模式求解旅行商問題的蟻群演算法
一種求解TSP的混合型蟻群演算法
基於MATLAB的改進型基本蟻群演算法
動態蟻群演算法求解TSP問題
用蟻群演算法求解類TSP問題的研究
蟻群演算法求解連續空間優化問題的一種方法
用混合型螞蟻群演算法求解TSP問題
求解復雜TSP問題的隨機擾動蟻群演算法
基於蟻群演算法的中國旅行商問題滿意解
蟻群演算法的研究現狀和應用及螞蟻智能體的硬體實現
蟻群演算法概述
蟻群演算法的研究現狀及其展望
基於蟻群演算法的配電網網架優化規劃方法
用於一般函數優化的蟻群演算法
協同模型與遺傳演算法的集成
基於蟻群最優的輸電網路擴展規劃
自適應蟻群演算法
凸整數規劃問題的混合蟻群演算法
一種新的進化演算法—蛟群演算法
基於協同工作方式的一種蟻群布線系統

⑤ 求生物學 蟻群演算法

蟻群演算法(ant colony optimization, ACO),又稱螞蟻演算法,是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出,其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質.針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較,數值模擬結果表明,蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值。

下面詳細說明:
1、范圍:
螞蟻觀察到的范圍是一個方格世界,螞蟻有一個參數為速度半徑(一般是3),那麼它能觀察到的范圍就是3*3個方格世界,並且能移動的距離也在這個范圍之內。
2、環境:
螞蟻所在的環境是一個虛擬的世界,其中有障礙物,有別的螞蟻,還有信息素,信息素有兩種,一種是找到食物的螞蟻灑下的食物信息素,一種是找到窩的螞蟻灑下的窩的信息素。每個螞蟻都僅僅能感知它范圍內的環境信息。環境以一定的速率讓信息素消失。
3、覓食規則:
在每隻螞蟻能感知的范圍內尋找是否有食物,如果有就直接過去。否則看是否有信息素,並且比較在能感知的范圍內哪一點的信息素最多,這樣,它就朝信息素多的地方走,並且每隻螞蟻都會以小概率犯錯誤,從而並不是往信息素最多的點移動。螞蟻找窩的規則和上面一樣,只不過它對窩的信息素做出反應,而對食物信息素沒反應。
4、移動規則:
每隻螞蟻都朝向信息素最多的方向移,並且,當周圍沒有信息素指引的時候,螞蟻會按照自己原來運動的方向慣性的運動下去,並且,在運動的方向有一個隨機的小的擾動。為了防止螞蟻原地轉圈,它會記住最近剛走過了哪些點,如果發現要走的下一點已經在最近走過了,它就會盡量避開。
5、避障規則:
如果螞蟻要移動的方向有障礙物擋住,它會隨機的選擇另一個方向,並且有信息素指引的話,它會按照覓食的規則行為。
6、播撒信息素規則:
每隻螞蟻在剛找到食物或者窩的時候撒發的信息素最多,並隨著它走遠的距離,播撒的信息素越來越少。
根據這幾條規則,螞蟻之間並沒有直接的關系,但是每隻螞蟻都和環境發生交互,而通過信息素這個紐帶,實際上把各個螞蟻之間關聯起來了。比如,當一隻螞蟻找到了食物,它並沒有直接告訴其它螞蟻這兒有食物,而是向環境播撒信息素,當其它的螞蟻經過它附近的時候,就會感覺到信息素的存在,進而根據信息素的指引找到了食物。

⑥ 多目標智能優化演算法及其應用的目錄

《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 進化演算法
1.1.1 進化演算法的基本框架
1.1.2 遺傳演算法
1.1.3 進化策略
1.1.4 進化規劃
1.2 粒子群演算法
1.2.1 標准粒子群演算法
1.2.2 演算法解析
1.3 蟻群演算法
1.3.1 蟻群演算法的基本思想
1.3.2 蟻群演算法的實現過程
1.3.3 蟻群演算法描述
1.3.4 蟻群優化的特點
1.4 模擬退火演算法122
1.4.1 模擬退火演算法的基本原理
1.4.2 模擬退火演算法描述
1.5 人工免疫系統
1.5.1 生物免疫系統
1.5.2 人工免疫系統
1.6 禁忌搜索
1.7 分散搜索
1.8 多目標優化基本概念
參考文獻
第2章 多目標進化演算法
2.1 基本原理
2.1.1 MOEA模型
2.1.2 性能指標與測試函數
2.2 典型多目標進化演算法
2.2.1 VEGA、MOGA、NPGA和NSGA
2.2.2 SPEA和SPEA2
2.2.3 NSGA2
2.2.4 PAES
2.2.5 其他典型MOEA
2.3 多目標混合進化演算法
2.3.1 多目標遺傳局部搜索
2.3.2 J—MOGLS
2.3.3 M PAES
2.3.4 多目標混沌進化演算法
2.4 協同多目標進化演算法
2.5 動態多目標進化演算法
2.5.1 IMOEA
2.5.2 動態MOEA(DMOEA)
2.6 並行多目標進化演算法
2.6.1 並行多目標進化演算法的基本原理
2.6.2 多解析度多目標遺傳演算法
2.6.3 並行單前端遺傳演算法
2.7 其他多目標進化演算法
2.7.1 高維多目標優化的NSGA2改進演算法
2.7.2 動態多目標優化的進化演算法
2.8 結論與展望
參考文獻
第3章 多目標粒子群演算法
3.1 基本原理
3.2 典型多目標粒子群演算法
3.2.1 CMOPSO
3.2.2 多目標全面學習粒子群演算法
3.2.3 Pareto檔案多目標粒子群優化
3.3 多目標混合粒子群演算法
3.3.1 模糊多目標粒子群演算法
3.3.2 基於分散搜索的多目標混合粒子群演算法
3.4 交互粒子群演算法
3.5 結論
參考文獻
第4章 其他多目標智能優化演算法
4.1 多目標模擬退火演算法
4.2 多目標蟻群演算法
4.2.1 連續優化問題的多目標蟻群演算法
4.2.2 組合優化問題的多目標蟻群演算法
4.3 多目標免疫演算法
4.4 多目標差分進化演算法
4.5 多目標分散搜索
4.6 結論
參考文獻
第5章 人工神經網路優化
5.1 Pareto進化神經網路
5.2 徑向基神經網路優化與設計
5.3 遞歸神經網路優化與設計
5.4 模糊神經網路多目標優化
5.5 結論
參考文獻
第6章 交通與物流系統優化
6.1 物流配送路徑優化
6.1.1 多目標車輛路徑優化
6.1.2 多目標隨機車輛路徑優化
6.2 城市公交路線網路優化
6.3 公共交通調度
6.3.1 概述
6.3.2 多目標駕駛員調度
6.4 結論
參考文獻
第7章 多目標生產調度
7.1 生產調度描述_
7.1.1 車間調度問題
7.1.2 間隙生產調度
7.1.3 動態生產調度
7.1.4 批處理機調度和E/T調度
7.2 生產調度的表示方法
7.3 基於進化演算法的多目標車間調度
7.3.1 多目標流水車間調度
7.3.2 多目標作業車間調度
7.4 基於進化演算法的多目標模糊調度
7.4.1 模糊調度:Sakawa方法
7.4.2 模糊作業車間調度:cMEA方法
7.5 基於進化演算法的多目標柔性調度
7.5.1 混合遺傳調度方法
7.5.2 混合遺傳演算法
7.6 基於粒子群優化的多目標調度
7.6.1 基於粒子群優化的多目標作業車間調度
7.6.2 多目標柔性調度的混合粒子群方法
7.7 多目標隨機調度
7.8 結論與展望
參考文獻
第8章 電力系統優化及其他
8.1 電力系統優化
8.1.1 基於免疫演算法的多目標無功優化
8.1.2 基於分層優化的多目標電網規劃
8.1.3 基於NSGA2及協同進化的多目標電網規劃
8.2 多播Qos路由優化
8.3 單元製造系統設計
8.3.1 概述
8.3.2 基於禁忌搜索的多目標單元構造
8.3.3 基於並行禁忌搜索的多目標單元構造
8.4 自動控制系統設計
8.4.1 概述
8.4.2 混合動力學系統控制
8.4.3 魯棒PID控制器設計
8.5 結論
參考文獻
附錄 部分測試函數
……

⑦ 什麼是蟻群演算法

蟻群演算法(ant colony optimization, ACO),又稱螞蟻演算法,是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型技術。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中引入,其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。
蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質.針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較,數值模擬結果表明,蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值.
蟻群演算法是一種求解組合最優化問題的新型通用啟發式方法,該方法具有正反饋、分布式計算和富於建設性的貪婪啟發式搜索的特點。通過建立適當的數學模型,基於故障過電流的配電網故障定位變為一種非線性全局尋優問題。由柳洪平創建。
預期的結果:
各個螞蟻在沒有事先告訴他們食物在什麼地方的前提下開始尋找食物。當一隻找到食物以後,它會向環境釋放一種信息素,吸引其他的螞蟻過來,這樣越來越多的螞蟻會找到食物!有些螞蟻並沒有象其它螞蟻一樣總重復同樣的路,他們會另闢蹊徑,如果令開辟的道路比原來的其他道路更短,那麼,漸漸,更多的螞蟻被吸引到這條較短的路上來。最後,經過一段時間運行,可能會出現一條最短的路徑被大多數螞蟻重復著。
原理:
為什麼小小的螞蟻能夠找到食物?他們具有智能么?設想,如果我們要為螞蟻設計一個人工智慧的程序,那麼這個程序要多麼復雜呢?首先,你要讓螞蟻能夠避開障礙物,就必須根據適當的地形給它編進指令讓他們能夠巧妙的避開障礙物,其次,要讓螞蟻找到食物,就需要讓他們遍歷空間上的所有點;再次,如果要讓螞蟻找到最短的路徑,那麼需要計算所有可能的路徑並且比較它們的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼的編程,因為程序的錯誤也許會讓你前功盡棄。這是多麼不可思議的程序!太復雜了,恐怕沒人能夠完成這樣繁瑣冗餘的程序。
然而,事實並沒有你想得那麼復雜,上面這個程序每個螞蟻的核心程序編碼不過100多行!為什麼這么簡單的程序會讓螞蟻干這樣復雜的事情?答案是:簡單規則的涌現。事實上,每隻螞蟻並不是像我們想像的需要知道整個世界的信息,他們其實只關心很小范圍內的眼前信息,而且根據這些局部信息利用幾條簡單的規則進行決策,這樣,在蟻群這個集體里,復雜性的行為就會凸現出來。這就是人工生命、復雜性科學解釋的規律!那麼,這些簡單規則是什麼呢?下面詳細說明:
1、范圍:
螞蟻觀察到的范圍是一個方格世界,螞蟻有一個參數為速度半徑(一般是3),那麼它能觀察到的范圍就是3*3個方格世界,並且能移動的距離也在這個范圍之內。
2、環境:
螞蟻所在的環境是一個虛擬的世界,其中有障礙物,有別的螞蟻,還有信息素,信息素有兩種,一種是找到食物的螞蟻灑下的食物信息素,一種是找到窩的螞蟻灑下的窩的信息素。每個螞蟻都僅僅能感知它范圍內的環境信息。環境以一定的速率讓信息素消失。
3、覓食規則:
在每隻螞蟻能感知的范圍內尋找是否有食物,如果有就直接過去。否則看是否有信息素,並且比較在能感知的范圍內哪一點的信息素最多,這樣,它就朝信息素多的地方走,並且每隻螞蟻多會以小概率犯錯誤,從而並不是往信息素最多的點移動。螞蟻找窩的規則和上面一樣,只不過它對窩的信息素做出反應,而對食物信息素沒反應。
4、移動規則:
每隻螞蟻都朝向信息素最多的方向移,並且,當周圍沒有信息素指引的時候,螞蟻會按照自己原來運動的方向慣性的運動下去,並且,在運動的方向有一個隨機的小的擾動。為了防止螞蟻原地轉圈,它會記住最近剛走過了哪些點,如果發現要走的下一點已經在最近走過了,它就會盡量避開。
5、避障規則:
如果螞蟻要移動的方向有障礙物擋住,它會隨機的選擇另一個方向,並且有信息素指引的話,它會按照覓食的規則行為。
7、播撒信息素規則:
每隻螞蟻在剛找到食物或者窩的時候撒發的信息素最多,並隨著它走遠的距離,播撒的信息素越來越少。
根據這幾條規則,螞蟻之間並沒有直接的關系,但是每隻螞蟻都和環境發生交互,而通過信息素這個紐帶,實際上把各個螞蟻之間關聯起來了。比如,當一隻螞蟻找到了食物,它並沒有直接告訴其它螞蟻這兒有食物,而是向環境播撒信息素,當其它的螞蟻經過它附近的時候,就會感覺到信息素的存在,進而根據信息素的指引找到了食物。
問題:
說了這么多,螞蟻究竟是怎麼找到食物的呢?
在沒有螞蟻找到食物的時候,環境沒有有用的信息素,那麼螞蟻為什麼會相對有效的找到食物呢?這要歸功於螞蟻的移動規則,尤其是在沒有信息素時候的移動規則。首先,它要能盡量保持某種慣性,這樣使得螞蟻盡量向前方移動(開始,這個前方是隨機固定的一個方向),而不是原地無謂的打轉或者震動;其次,螞蟻要有一定的隨機性,雖然有了固定的方向,但它也不能像粒子一樣直線運動下去,而是有一個隨機的干擾。這樣就使得螞蟻運動起來具有了一定的目的性,盡量保持原來的方向,但又有新的試探,尤其當碰到障礙物的時候它會立即改變方向,這可以看成一種選擇的過程,也就是環境的障礙物讓螞蟻的某個方向正確,而其他方向則不對。這就解釋了為什麼單個螞蟻在復雜的諸如迷宮的地圖中仍然能找到隱蔽得很好的食物。
當然,在有一隻螞蟻找到了食物的時候,其他螞蟻會沿著信息素很快找到食物的。
螞蟻如何找到最短路徑的?這一是要歸功於信息素,另外要歸功於環境,具體說是計算機時鍾。信息素多的地方顯然經過這里的螞蟻會多,因而會有更多的螞蟻聚集過來。假設有兩條路從窩通向食物,開始的時候,走這兩條路的螞蟻數量同樣多(或者較長的路上螞蟻多,這也無關緊要)。當螞蟻沿著一條路到達終點以後會馬上返回來,這樣,短的路螞蟻來回一次的時間就短,這也意味著重復的頻率就快,因而在單位時間里走過的螞蟻數目就多,灑下的信息素自然也會多,自然會有更多的螞蟻被吸引過來,從而灑下更多的信息素……;而長的路正相反,因此,越來越多地螞蟻聚集到較短的路徑上來,最短的路徑就近似找到了。也許有人會問局部最短路徑和全局最短路的問題,實際上螞蟻逐漸接近全局最短路的,為什麼呢?這源於螞蟻會犯錯誤,也就是它會按照一定的概率不往信息素高的地方走而另闢蹊徑,這可以理解為一種創新,這種創新如果能縮短路途,那麼根據剛才敘述的原理,更多的螞蟻會被吸引過來。
引申
跟著螞蟻的蹤跡,你找到了什麼?通過上面的原理敘述和實際操作,我們不難發現螞蟻之所以具有智能行為,完全歸功於它的簡單行為規則,而這些規則綜合起來具有下面兩個方面的特點:
1、多樣性
2、正反饋
多樣性保證了螞蟻在覓食的時候不置走進死胡同而無限循環,正反饋機制則保證了相對優良的信息能夠被保存下來。我們可以把多樣性看成是一種創造能力,而正反饋是一種學習強化能力。正反饋的力量也可以比喻成權威的意見,而多樣性是打破權威體現的創造性,正是這兩點小心翼翼的巧妙結合才使得智能行為涌現出來了。
引申來講,大自然的進化,社會的進步、人類的創新實際上都離不開這兩樣東西,多樣性保證了系統的創新能力,正反饋保證了優良特性能夠得到強化,兩者要恰到好處的結合。如果多樣性過剩,也就是系統過於活躍,這相當於螞蟻會過多的隨機運動,它就會陷入混沌狀態;而相反,多樣性不夠,正反饋機制過強,那麼系統就好比一潭死水。這在蟻群中來講就表現為,螞蟻的行為過於僵硬,當環境變化了,螞蟻群仍然不能適當的調整。
既然復雜性、智能行為是根據底層規則涌現的,既然底層規則具有多樣性和正反饋特點,那麼也許你會問這些規則是哪裡來的?多樣性和正反饋又是哪裡來的?我本人的意見:規則來源於大自然的進化。而大自然的進化根據剛才講的也體現為多樣性和正反饋的巧妙結合。而這樣的巧妙結合又是為什麼呢?為什麼在你眼前呈現的世界是如此栩栩如生呢?答案在於環境造就了這一切,之所以你看到栩栩如生的世界,是因為那些不能夠適應環境的多樣性與正反饋的結合都已經死掉了,被環境淘汰了!
參數說明:
最大信息素:螞蟻在一開始擁有的信息素總量,越大表示程序在較長一段時間能夠存在信息素。信息素消減的速度:隨著時間的流逝,已經存在於世界上的信息素會消減,這個數值越大,那麼消減的越快。
錯誤概率表示這個螞蟻不往信息素最大的區域走的概率,越大則表示這個螞蟻越有創新性。
速度半徑表示螞蟻一次能走的最大長度,也表示這個螞蟻的感知范圍。
記憶能力表示螞蟻能記住多少個剛剛走過點的坐標,這個值避免了螞蟻在本地打轉,停滯不前。而這個值越大那麼整個系統運行速度就慢,越小則螞蟻越容易原地轉圈。
蟻群演算法的實現
下面的程序開始運行之後,螞蟻們開始從窩里出動了,尋找食物;他們會順著屏幕爬滿整個畫面,直到找到食物再返回窩。
其中,『F』點表示食物,『H』表示窩,白色塊表示障礙物,『+』就是螞蟻了。
參數說明:
最大信息素:螞蟻在一開始擁有的信息素總量,越大表示程序在較長一段時間能夠存在信息素。信息素消減的速度:隨著時間的流逝,已經存在於世界上的信息素會消減,這個數值越大,那麼消減的越快。
錯誤概率表示這個螞蟻不往信息素最大的區域走的概率,越大則表示這個螞蟻越有創新性。
速度半徑表示螞蟻一次能走的最大長度,也表示這個螞蟻的感知范圍。
記憶能力表示螞蟻能記住多少個剛剛走過點的坐標,這個值避免了螞蟻在本地打轉,停滯不前。而這個值越大那麼整個系統運行速度就慢,越小則螞蟻越容易原地轉圈。

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