蚁群算法 目录 1 蚁群算法基本思想 (1) 1.1蚁群算法简介 (1) 1.2蚁群行为分析 (1) 1.3蚁群算法解决优化问题的基本思想 (2) 1.4蚁群算法的特点 (2) 2 蚁群算法解决TSP问题 (3) 2.1关于TSP (3) 2.2蚁群算法解决TSP问题基本原理 (3) 2.3蚁群算法解决TSP问题基本步骤 (5) 3 案例 (6) 3.1问题描述 (6) 3.2解题思路及步骤 (6) 3.3MATLB程序实现 (7) 3.1.1 清空环境 (7) 3.2.2 导入数据 (7) 3.3.3 计算城市间相互距离 (7) 3.3.4 初始化参数 (7) 3.3.5 迭代寻找最佳路径 (7) 3.3.6 结果显示 (7) 3.3.7 绘图 (7)
1 蚁群算法基本思想 1.1 蚁群算法简介 蚁群算法（ant colony algrothrim，ACA）是由意大利学者多里戈（Dorigo M）、马聂佐（Maniezzo V ）等人于20世纪90初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，提出来的一种新型的模拟进化算法。该算法用蚁群在搜索食物源的过程中所体现出来的寻优能力来解决一些系统优化中的困难问题，其算法的基本思想是模仿蚂蚁依赖信息素，通过蚂蚁间正反馈的方法来引导每个蚂蚁的行动。 蚁群算法能够被用于解决大多数优化问题或者能够转化为优化求解的问题，现在其应用领域已扩展到多目标优化、数据分类、数据聚类、模式识别、电信QoS管理、生物系统建模、流程规划、信号处理、机器人控制、决策支持以及仿真和系统辩识等方面。 蚁群算法是群智能理论研究领域的一种主要算法。 1.2 蚁群行为分析 B m=20 t=0 m=10 m=10 t=1
人教版高中数学基本算法语句 __________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________ 1．理解学习基本算法语句的意义. 2．学会输入语句、输出语句和赋值语句，条件语句和循环语句的基本用法. 3．理解算法步骤、程序框图和算法语句的关系，学会算法语句的写法. 1. 赋值、输入和输出语句 （1）赋值语句： 在表述一个算法时，经常要引入变量，并赋给该变量一个值。用来表明赋给某一个变量一个具体的确定值的语句叫做赋值语句。 在算法语句中，赋值语句是最基本的语句。 赋值语句的一般格式为：__________________。 赋值语句中的“=”号，称作赋值号，赋值语句的作用是先计算出赋值号右边表达式的值，然后把该值赋给赋值号左边的变量，使该变量的值等于表达式的值。 说明： ①赋值语句左边只能是变量名字，而不是表达式，右边表达式可以是一个数据、常量或表达式； ②赋值语句中的赋值号“=”的左右两边不能对换，它将赋值号右边的表达式的值赋给赋值号左边的变量； ③不能利用赋值语句进行代数式（或符号）的演算（如化简、因式分解等）。在赋值语句中的赋值号右边的表达式中的每一个“变量”都必须事先赋给确定的值。在一个赋值语句中只能给一个变量赋值，不能出现两个或多个“=”； ④赋值号与数学中的等号的意义不同。赋值号左边的变量如果原来没有值，则在执行赋值语句后，获得一个值。如果原已有值，则执行该语句后，以赋值号右边表达式的值代替该变量的原值，
蚁群算法简述及实现 1 蚁群算法的原理分析 蚁群算法是受自然界中真实蚁群算法的集体觅食行为的启发而发展起来的一种基于群体的模拟进化算法,属于随机搜索算法,所以它更恰当的名字应该叫“人工蚁群算法”,我们一般简称为蚁群算法。M.Dorigo等人充分的利用了蚁群搜索食物的过程与著名的TSP问题的相似性,通过人工模拟蚁群搜索食物的行为来求解TSP问题。 蚂蚁这种社会性动物,虽然个体行为及其简单,但是由这些简单个体所组成的群体却表现出及其复杂的行为特征。这是因为蚂蚁在寻找食物时,能在其经过的路径上释放一种叫做信息素的物质,使得一定范围内的其他蚂蚁能够感觉到这种物质,且倾向于朝着该物质强度高的方向移动。蚁群的集体行为表现为一种正反馈现象,蚁群这种选择路径的行为过程称之为自催化行为。由于其原理是一种正反馈机制,因此也可以把蚁群的行为理解成所谓的增强型学习系统(Reinforcement Learning System)。 引用M.Dorigo所举的例子来说明蚁群发现最短路径的原理和机制,见图1所示。假设D 和H之间、B和H之间以及B和D之间(通过C)的距离为1,C位于D和B的中央(见图1(a))。现在我们考虑在等间隔等离散世界时间点(t=0,1,2……)的蚁群系统情况。假设每单位时间有30只蚂蚁从A到B,另三十只蚂蚁从E到D,其行走速度都为1(一个单位时间所走距离为1),在行走时,一只蚂蚁可在时刻t留下浓度为1的信息素。为简单起见,设信息素在时间区间(t+1，t+2)的中点(t+1.5)时刻瞬时完全挥发。在t=0时刻无任何信息素,但分别有30只蚂蚁在B、30只蚂蚁在D等待出发。它们选择走哪一条路径是完全随机的,因此在两个节点上蚁群可各自一分为二,走两个方向。但在t=1时刻,从A到B的30只蚂蚁在通向H的路径上(见图1(b))发现一条浓度为15的信息素,这是由15只从B走向H的先行蚂蚁留下来的;而在通向C的路径上它们可以发现一条浓度为30的信息素路径,这是由15只走向BC的路径的蚂蚁所留下的气息与15只从D经C到达B留下的气息之和(图1(c))。这时,选择路径的概率就有了偏差,向C走的蚂蚁数将是向H走的蚂蚁数的2倍。对于从E到D来的蚂蚁也是如此。 （a）（b）（c） 图1 蚁群路径搜索实例 这个过程一直会持续到所有的蚂蚁最终都选择了最短的路径为止。 这样,我们就可以理解蚁群算法的基本思想:如果在给定点,一只蚂蚁要在不同的路径中选择,那么,那些被先行蚂蚁大量选择的路径(也就是信息素留存较浓的路径)被选中的概率就更大,较多的信息素意味着较短的路径,也就意味着较好的问题回答。
蚁群算法浅析 摘要：介绍了什么是蚁群算法，蚁群算法的种类，对四种不同的蚁群算法进行了分析对比。详细阐述了蚁群算法的基本原理，将其应用于旅行商问题，有效地解决了问题。通过对旅行商问题C++模拟仿真程序的详细分析，更加深刻地理解与掌握了蚁群算法。 关键词：蚁群算法；旅行商问题；信息素；轮盘选择 一、引言 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO），是一种用来在图中寻找优化路径的算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。 蚁群算法成功解决了旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）：一个商人要到若干城市推销物品，从一个城市出发要到达其他各城市一次而且最多一次最后又回到第一个城市。寻找一条最短路径，使他从起点的城市到达所有城市一遍，最后回到起点的总路程最短。若把每个城市看成是图上的节点，那么旅行商问题就是在N个节点的完全图上寻找一条花费最少的回路。 最基本的蚁群算法见第二节。目前典型的蚁群算法有随机蚁群算法、排序蚁群算法和最大最小蚁群算法，其中后两种蚁群算法是对前一种的优化。本文将终点介绍随机蚁群算法。 二、基本蚁群算法 （一）算法思想 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信息素，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。假设有两条路从窝通向食物，开始的时候，走这两条路的蚂蚁数量同样多（或者较长的路上蚂蚁多，这也无关紧要）。当蚂蚁沿着一条路到达终点以后会马上返回来，这样，短的路蚂蚁来回一次的时间就短，这也意味着重复的频率就快，因而在单位时间里走过的蚂蚁数目就多，洒下的信息素自然也会多，自然会有更多的蚂蚁被吸引过来，从而洒下更多的信息素。因此，越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来，最短的路径就找到了。 蚁群算法的基本思想如下图表示：
Program算法设计与分析基础中文版答案 习题 5..证明等式gcd(m,n)=gcd(n,m mod n)对每一对正整数m,n都成立. Hint: 根据除法的定义不难证明: 如果d整除u和v, 那么d一定能整除u±v; 如果d整除u,那么d也能够整除u的任何整数倍ku. 对于任意一对正整数m,n,若d能整除m和n,那么d一定能整除n和r=m mod n=m-qn；显然，若d能整除n和r，也一定能整除m=r+qn和n。 数对(m,n)和(n,r)具有相同的公约数的有限非空集，其中也包括了最大公约数。故gcd(m,n)=gcd(n,r) 6.对于第一个数小于第二个数的一对数字,欧几里得算法将会如何处理?该算法在处理这种输入的过程中,上述情况最多会发生几次? Hint: 对于任何形如0<=m 设sqrt(x)是求平方根的函数) 算法Quadratic(a,b,c) 描述将十进制整数表达为二进制整数的标准算法 a.用文字描述 b.用伪代码描述 解答： a.将十进制整数转换为二进制整数的算法 输入：一个正整数n 输出：正整数n相应的二进制数 第一步：用n除以2，余数赋给Ki(i=0,1,2...)，商赋给n 第二步：如果n=0，则到第三步，否则重复第一步 第三步：将Ki按照i从高到低的顺序输出 b.伪代码 算法 DectoBin(n) .n]中 i=1 while n!=0 do { Bin[i]=n%2; n=(int)n/2; i++; } while i!=0 do{ print Bin[i]; i--; } 9.考虑下面这个算法,它求的是数组中大小相差最小的两个元素的差.(算法略)对这个算法做尽可能多的改进. 算法 MinDistance(A[0..n-1]) 蚁群算法的基本思想 一、引言 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO），是一种用来在图中寻找优 化路径的算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感 来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。 蚁群算法成功解决了旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）：一个商人要到若干城市推销物品，从一个城市出发要到达其他各城市一次而且 最多一次最后又回到第一个城市。寻找一条最短路径，使他从起点的城市到达 所有城市一遍，最后回到起点的总路程最短。若把每个城市看成是图上的节点，那么旅行商问题就是在N个节点的完全图上寻找一条花费最少的回路。 二、基本蚁群算法 （一）算法思想 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信息素，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。假设有两条路从窝通向食物， 开始的时候，走这两条路的蚂蚁数量同样多（或者较长的路上蚂蚁多，这也无 关紧要）。当蚂蚁沿着一条路到达终点以后会马上返回来，这样，短的路蚂蚁 来回一次的时间就短，这也意味着重复的频率就快，因而在单位时间里走过的 蚂蚁数目就多，洒下的信息素自然也会多，自然会有更多的蚂蚁被吸引过来， 从而洒下更多的信息素。因此，越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来，最短 的路径就找到了。 蚁群算法的基本思想如下图表示： （二）算法描述 基本蚁群算法的算法简单描述如下： 1．所有蚂蚁遇到障碍物时按照等概率选择路径，并留下信息素； 2．随着时间的推移，较短路径的信息素浓度升高； 3．蚂蚁再次遇到障碍物时，会选 择信息素浓度高的路径； 4．较短路径的信息素浓度继续升高，最终最优路径 被选择出来。 三、随机蚁群算法 在基本蚁群算法中，蚂蚁会在多条可选择的路径中，自动选择出最短的一 条路径。但是，一旦蚁群选择了一条比之前短的路径，就会认为这条路径是最 好的，在这条路径上一直走下去。这样的算法存在问题：蚂蚁可能只是找到了 局部的最短路径，而忽略了全局最优解。 因此，在基本蚁群算法的基础上，需要对蚂蚁选路的方案加以改善：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，也就是它会按 照一定的概率不往信息素高的地方。如果令开辟的道路比原来的其他道路更短， 基本算法语句 同步练习 学力测评 双基复习巩固 1． 下列赋值语句正确的是 （ ） A ．4←x B ．p +q ←8 C ．m =n ←2 D ．s ←s 2+1 2． 下列程序运行的结果为 （ ） A ．55 B ．110 C ．45 D ．90 3． 给出以下问题： ①求面积为1的正三角形的周长； ②求键盘所输入的三个数的算术平均数； ③求键盘所输入的两个数的最小数； ④求函数2 2,3,(), 3. x x f x x x ?=? ?≥<当自变量取x 0时的函数值． 其中不需要用条件语句来描述算法的问题有 （ ） A ．1个 B ．2个 C ．3个 D ．4个 4． 下列问题所描述出来的算法，其中不包含条件语句的为 （ ） A ．读入三个表示三条边长的数，计算三角形的面积 B ．给出两点的坐标，计算直线的斜率 C ．给出一个数x ，计算它的常用对数的值 D ．给出三棱锥的底面积与高，求其体积 5． 下面程序的运行结果不为4的 （ ） 6． 设计一个计算1×3×5×7×9的算法．图中给出了程序的一部分，则在横线①上不能填入 下面的那一个数？答： （ ） A ．9 B ．9.5 C ．10 D ．10.5 7． 已知A (x 1，y 1)，B (x 2，y 2)是平面上的两点，试设计一个程序，输入 A 、B 两点的坐标 ， 输出其中点的坐标．现已给出程序的一部分，试在横线上填上适当的语句，把程序补充 S ←0 I ←1 While I ≤10 S ←S +2×I I ←I +1 End while Print S End （第2题） a ←3 b ←5 If b ＞a then c ←2a b + Print c Else Print b End if End A ． a ←3 b ←4 If a ＞b then Print b Else a ←a +1 End if Print a End B ． a ←3 b ←4 If a ≤b then c ←a +b Print c Else a ←a +b -3 End if Print a End C ． a ←3 b ←5 c ←2a b + d ←3a b c ++ e ←4a b c d +++ Print e End D ． 第1课《算法基础知识》 教材分析本节课是青岛出版社初中《信息技术》八年级下册第一单元第一课内容，本节课内容包括算法的概念、算法的描述、算法的优化等方面的内容，目的是让学生学会分析问题、提取问题形成算法描述、掌握流程图的概念，让学生形成初步的算法意识，能够运用算法相关的知识解决日常生活、学习中的实际问题。 本课教学时，教师可以从“看商品猜价格”的游戏或者其他学生比较感兴趣的故事入手，提炼出算法的概念，即解决问题的方法。算法是个较为抽象的概念，教师在讲解时，不可简单地一句带过，可以多举实例或利用课件的形式帮助学生加深对算法的理解，引导他们尝试用不同的方式将解决问题的方法表达出来。其中，自然语言学生比较容易接受。但对于流程图，学生理解起来可能会有一定的难度。在讲解的过程中，教师可以借“烧水泡茶”的实例，启发、引导学生积极思考，从而理解算法优化的意义。这样，学生在对算法已有了充分的理解之后，更容易掌握算法的优化。这时，可以让学生结合实际生活举出算法优化的例子，引导他们做个细心的人，培养他们善于观察的能力以及通过算法优化解决实际问题的好习惯。最后给出两个练习让学生选择合适的方式来描述算法。 在整个教学过程中，要注重培养学生主动利用算法解决问题的意识。 教学目标 (1) 了解算法的含义，体会算法的思想。 (2) 能够用流程图描述算法。 (3) 能够对算法进行择优。 情感、态度与价值观 算法是解决问题的重要手段，通过对问题的研究和分析，设计算法对问题进行求解，提高分析问题和解决问题的能力，体会算法分析的魅力。 教学过程： 一、游戏情境导入新课 师：同学们都看过《幸运52》，其中有个游戏“看商品猜价格”找位同学来说说这个游戏规则。 生：主持人给出一款商品，由游戏者来报价，如果给出的价格高出实际的价格，主持人就说高了，游戏者继续报价，直到报出正确的价格。 师：今天我们也来玩下这个游戏，找两位同学分别来扮演主持人和选手 出示商品，价格在0~8000元之间 解决这一问题有哪些策略？哪一种较好？ 解：第一步：报4000 第二步：若主持人说“高了”，就说2000，否则，就说6000 算法设计与分析的复习要点 第一章：算法问题求解基础 算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列。 一．算法的五个特征： 1．输入：算法有零个或多个输入量； 2．输出：算法至少产生一个输出量； 3．确定性：算法的每一条指令都有确切的定义，没有二义性； 4．可行性：算法的每一条指令必须足够基本，它们可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现； 5．有穷性：算法必须总能在执行有限步之后终止。 二．什么是算法？程序与算法的区别 1．笼统地说，算法是求解一类问题的任意一种特殊的方法；较严格地说，算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列。 2．程序是算法用某种程序设计语言的具体实现；算法必须可终止，程序却没有这一限制；即：程序可以不满足算法的第5个性质“有穷性”。 三．一个问题求解过程包括：理解问题、设计方案、实现方案、回顾复查。 四．系统生命周期或软件生命周期分为： 开发期：分析、设计、编码、测试；运行期：维护。 五．算法描述方法：自然语言、流程图、伪代码、程序设计语言等。 六．算法分析：是指对算法的执行时间和所需空间的估算。算法的效率通过算法分析来确定。 七．递归定义：是一种直接或间接引用自身的定义方法。一个合法的递归定义包括两部分：基础情况和递归部分； 基础情况：以直接形式明确列举新事物的若干简单对象； 递归部分：有简单或较简单对象定义新对象的条件和方法 八．常见的程序正确性证明方法： 1.归纳法：由基础情况和归纳步骤组成。归纳法是证明递归算法正确性和进行算法分析的强有力工具； 2.反证法。 第二章：算法分析基础 一．会计算程序步的执行次数（如书中例题程序2-1,2-2,2-3的总程序步数的计算）。二．会证明5个渐近记法。（如书中P22-25例2-1至例2-9） 三．会计算递推式的显式。（迭代法、代换法，主方法） 四．会用主定理求T(n)=aT(n/b)+f(n)。（主定理见P29，如例2-15至例2-18）五．一个好的算法应具备的4个重要特征： 1.正确性：算法的执行结果应当满足预先规定的功能和性能要求； 2.简明性：算法应思路清晰、层次分明、容易理解、利于编码和调试； 3.效率：算法应有效使用存储空间，并具有高的时间效率； 4.最优性：算法的执行时间已达到求解该类问题所需时间的下界。 六．影响程序运行时间的主要因素： 1.程序所依赖的算法； 2.问题规模和输入数据规模； 3.计算机系统性能。 七．1.算法的时间复杂度：是指算法运行所需的时间； 蚁群算法的改进与应用 摘要：蚁群算法是一种仿生优化算法，其本质是一个复杂的智能系统，它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制和易于与其他方法结合等优点。但是现在蚁群算法还是存在着缺点和不足,需要我们进一歩改进,如：搜索时间长、容易出现搜索停滞现象、数学基础还不完整。本文首先说明蚁群算法的基本思想,阐述了蚁群算法的原始模型及其特点，其次讨论如何利用遗传算法选取蚁群算法的参数，然后结合对边缘检测的蚁群算法具体实现过程进行研究分析，最后对本论文所做的工作进行全面总结,提出不足之处,并展望了今后要继续研究学习的工作内容。 关键词：蚁群算法;边缘检测;阈值;信息素;遗传算法; 1 前言 蚁群算法是近年来提出的一种群体智能仿生优化算法，是受到自然界中真实的蚂蚁群寻觅食物过程的启发而发现的。蚂蚁之所以能够找到蚁穴到食物之间的最短路径是因为它们的个体之间通过一种化学物质来传递信息，蚁群算法正是利用了真实蚁群的这种行为特征，解决了在离散系统中存在的一些寻优问题。该算法起源于意大利学者 Dorigo M 等人于 1991 年首先提出的一种基于种群寻优的启发式搜索算法，经观察发现，蚂蚁在寻找食物的过程中其自身能够将一种化学物质遗留在它们所经过的路径上，这种化学物质被学者们称为信息素。这种信息素能够沉积在路径表面，并且可以随着时间慢慢的挥发。在蚂蚁寻觅食物的过程中，蚂蚁会向着积累信息素多的方向移动，这样下去最终所有蚂蚁都会选择最短路径。该算法首先用于求解著名的旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称 TSP）并获得了较好的效果，随后该算法被用于求解组合优化、函数优化、系统辨识、机器人路径规划、数据挖掘、网络路由等问题。 尽管目前对 ACO 的研究刚刚起步，一些思想尚处于萌芽时期，但人们已隐隐约约认识到，人类诞生于大自然，解决问题的灵感似乎也应该来自大自然，因此越来越多人开始关注和研究 ACO，初步的研究结果已显示出该算法在求解复杂优化问题（特别是离散优化问题）方面的优越性。虽然 ACO 的严格理论基础尚未奠定，国内外的有关研究仍停留在实验探索阶段，但从当前的应用效果来看，这种自然生物的新型系统寻优思想无疑具有十分光明的前景。但该算法存在收敛速度慢且容易出现停滞现象的缺点，这是因为并不是所有的候选解都是最优解，而候选解却影响了蚂蚁的判断以及在蚂蚁群体中，单个蚂蚁的运动没有固定的规则，是随机的，蚂蚁与蚂蚁之间通过信息素来交换信息，但是对于较大规模的优化问题，这个信息传递和搜索过程比较繁琐，难以在较短的时间内找到一个最优的解。 由于依靠经验来选择蚁群参数存在复杂性和随机性,因此本文最后讨论如何利用遗传算法选取蚁群算法的参数。遗传算法得到的蚁群参数减少了人工选参的不确定性以及盲目性。 2 基本蚁群算法 2.1 蚁群算法基本原理 根据仿生学家的研究结果表明,单只蚂蚁不能找到从巢穴到食物源的最短路 径,而大量蚂蚁之间通过相互适应与协作组成的群体则可以,蚂蚁是没有视觉的,但是是通过蚂蚁在它经过的路径上留下一种彼此可以识别的物质,叫信息素,来相互传递信息,达到协作的。蚂蚁在搜索食物源的过程中,在所经过的路径上留下信息素,同时又可以感知并根据信息素的浓度来选择下一条路径,一条路径上的浓度越浓,蚂蚁选择该条路径的概率越大,并留下信息素使这条路径上的浓度加强,这样会有更多的蚂蚁选择次路径。相反,信息素浓度少的路 课下能力提升(一) 一、题组对点训练 对点练一 算法的含义及特征 1．下列关于算法的说法错误的是( ) A ．一个算法的步骤是可逆的 B ．描述算法可以有不同的方式 C ．设计算法要本着简单方便的原则 D ．一个算法不可以无止境地运算下去 解析：选A 由算法定义可知B 、C 、D 对，A 错． 2．下列语句表达的是算法的有( ) ①拨本地电话的过程为：1提起话筒；2拨号；3等通话信号；4开始通话或挂机；5结束通话； ②利用公式V ＝Sh 计算底面积为3，高为4的三棱柱的体积； ③x 2－2x －3＝0； ④求所有能被3整除的正数，即3,6,9,12，…. A ．①② B ．①②③ C ．①②④ D ．①②③④ 解析：选A 算法通常是指按照一定规则解决某一类问题的明确和有限的步骤．①②都各表达了一种算法；③只是一个纯数学问题，不是一个明确步骤；④的步骤是无穷的，与算法的有穷性矛盾． 3．下列各式中S 的值不可以用算法求解的是( ) A ．S ＝1＋2＋3＋4 B ．S ＝12＋22＋32＋…＋1002 C ．S ＝1＋12＋…＋110 000 D ．S ＝1＋2＋3＋4＋… 解析：选D D 中的求和不符合算法步骤的有限性，所以它不可以用算法求解，故选D. 对点练二 算法设计 4．给出下面一个算法： 第一步，给出三个数x ，y ，z . 第二步，计算M ＝x ＋y ＋z . 第三步，计算N ＝13 M . 第四步，得出每次计算结果． 则上述算法是( ) A ．求和 B ．求余数 C ．求平均数 D ．先求和再求平均数 解析：选D 由算法过程知，M 为三数之和，N 为这三数的平均数． 5．一个算法步骤如下： S 1，S 取值0，i 取值1； S 2，如果i ≤10，则执行S 3，否则执行S 6； S 3，计算S ＋i 并将结果代替S ； S 4，用i ＋2的值代替i ； S 5，转去执行S 2； S 6，输出S . 运行以上步骤后输出的结果S ＝( ) A ．16 B ．25 C ．36 D ．以上均不对 解析：选B 由以上计算可知：S ＝1＋3＋5＋7＋9＝25，★答案★为B. 6．给出下面的算法，它解决的是( ) 第一步，输入x . 第二步，如果x ＜0，则y ＝x 2；否则执行下一步． 第三步，如果x ＝0，则y ＝2；否则y ＝－x 2. 第四步，输出y . A ．求函数y ＝????? x 2(x ＜0)，－x 2(x ≥0)的函数值 B ．求函数y ＝????? x 2(x ＜0)，2(x ＝0)， －x 2(x ＞0) 的函数值 C ．求函数y ＝????? x 2(x ＞0)，2(x ＝0)， －x 2(x ＜0) 的函数值 D ．以上都不正确 解析：选B 由算法知，当x ＜0时，y ＝x 2；当x ＝0时，y ＝2；当x ＞0时，y ＝－x 2.故选B. 7．下面给出一个问题的算法： 第一步，输入x . 第二步，若x ≥4，则执行第三步；否则，执行第四步． 人教新课标A版高中数学必修3 第一章算法初步 1.2基本算法语句 1.2.3循环语句 同步测试（I）卷 姓名:________ 班级:________ 成绩:________ 一、单选题 (共15题；共30分) 1. （2分）下面的程序： 执行完毕后a的值为（） A . 99 B . 100 C . 101 D . 102 2. （2分）设计一个计算1×3×5×7×9×11×13的算法．图中给出了程序的一部分，则在横线①上不能填入的数是（） A . 13 B . 13.5 C . 14 D . 14.5 3. （2分）以下程序的功能是（） S＝1； for i＝1：1：10 S＝(3^i)*S； end S A . 计算3×10的值 B . 计算355的值 C . 计算310的值 D . 计算1×2×3×…×10的值 4. （2分）下列循环语句，循环终止时，i等于（） A . 3 B . 4 C . 5 D . 6 5. （2分）有人编写了下列程序，则（） A . 输出结果是1 B . 能执行一次 C . 能执行10次 D . 是“死循环”，有语法错误 6. （2分）读下列两段程序： 甲：乙： 对甲、乙程序和输出结果判断正确的是（） A . 程序不同，结果不同 B . 程序不同，结果相同 C . 程序相同，结果不同 D . 程序相同，结果相同 7. （2分）阅读程序框图，运行相应的程序，当输入x的值为-25时，输出x的值为（） A . -1 B . 1 C . 3 D . 9 8. （2分）在UNTIL语句的一般形式“LOOP UNTIL M”中，M表示（） A . 循环变量 B . 循环体 C . 终止条件 D . 终止条件为真 9. （2分） (2019高一上·太原月考) 以下程序运行后的输出结果为（） 1.1.1-1《算法的概念》第一课时 教学目标：1.了解算法的含义，体会算法的思想；2.能够用自然语言叙述算法；3.掌握正确的算法应满足的要求；4.会写出解线性方程（组）的算法. 教学重点：1.通过实例体会算法思想，初步理解算法的含义； 2.解二元一次方程组、判断一个数为质数和用“二分法”求方程近似解的算法设计. 教学难点：用自然语言描述算法. 教学过程： 一．学生自学，发现问题（教材2-3页） 二．生生交流，合作学习（讨论引例，例1） 引例1：解二元一次方程组：???=+-=-②①121 2y x y x 分析：解二元一次方程组的主要思想是消元的思想，有代入消元和加减消元两种消元的方法，下面用加减消元法写出它的求解过程. （可以让学生上黑板演练） 解：第一步，②-①×2得5y=3；③第二步，解③得y=3/5；第三步，将y=3/5代入①，得x=1/5, 第四步，得到方程组的解为??? ????==5351y x 评注：1.以上求解的步骤就是解二元一次方程组的算法；2本题的算法是由加减消元法求解的，这个算法也适合一般的二元一次方程组的解法. 引例2：写出求方程组()012212221 11≠-???=+=+b a b a c y b x a c y b x a ②①的解的算法. 解：第一步，②×a 1 - ①×a 2，得：()12211221c a c a y b a b a -=- ③第二步，解③得 1 2211221b a b a c a c a y --= 第三步，将12211221b a b a c a c a y --=代入①，得1 2212112b a b a c b c b x --=. 第四步，得到方程组的解为??? ????--=--=12211 22112212112b a b a c a c a y b a b a c b c b x 上述步骤构成了解二元一次方程组的一个算法， 我们可以进一步根据这一算法编制计算机程序，让计算机来解二元一次方程组. 习题1.1 5..证明等式gcd(m,n)=gcd(n,m mod n)对每一对正整数m,n都成立. Hint: 根据除法的定义不难证明: 如果d整除u和v, 那么d一定能整除u±v; 如果d整除u,那么d也能够整除u的任何整数倍ku. 对于任意一对正整数m,n,若d能整除m和n,那么d一定能整除n和r=m mod n=m-qn；显然，若d 能整除n和r，也一定能整除m=r+qn和n。 数对(m,n)和(n,r)具有相同的公约数的有限非空集，其中也包括了最大公约数。故gcd(m,n)=gcd(n,r) 6.对于第一个数小于第二个数的一对数字,欧几里得算法将会如何处理?该算法在处理这种输入的过程中,上述情况最多会发生几次? Hint: 对于任何形如0<=m 2.1 蚁群算法的基本原理 蚁群优化算法是模拟蚂蚁觅食的原理，设计出的一种群集智能算法。蚂蚁在觅食过程中能够在其经过的路径上留下一种称之为信息素的物质，并在觅食过程中能够感知这种物质的强度，并指导自己行动方向，它们总是朝着该物质强度高的方向移动，因此大量蚂蚁组成的集体觅食就表现为一种对信息素的正反馈现象。某一条路径越短，路径上经过的蚂蚁越多，其信息素遗留的也就越多，信息素的浓度也就越高，蚂蚁选择这条路径的几率也就越高，由此构成的正反馈过程，从而逐渐的逼近最优路径，找到最优路径。 蚂蚁在觅食过程时，是以信息素作为媒介而间接进行信息交流，当蚂蚁从食物源走到蚁穴，或者从蚁穴走到食物源时，都会在经过的路径上释放信息素，从而形成了一条含有信息素的路径，蚂蚁可以感觉出路径上信息素浓度的大小，并且以较高的概率选择信息素浓度较高的路径。 (a) 蚁穴 1 2 食物源 A B (b) 人工蚂蚁的搜索主要包括三种智能行为： （1）蚂蚁的记忆行为。一只蚂蚁搜索过的路径在下次搜索时就不再被该蚂蚁选择，因此在蚁群算法中建立禁忌表进行模拟。 （2）蚂蚁利用信息素进行相互通信。蚂蚁在所选择的路径上会释放一种信息素的物质，当其他蚂蚁进行路径选择时，会根据路径上的信息素浓度进行选择，这样信息素就成为蚂蚁之间进行通信的媒介。 （3）蚂蚁的集群活动。通过一只蚂蚁的运动很难达到事物源，但整个蚁群进行搜索就完全不同。当某些路径上通过的蚂蚁越来越多时，路径上留下的信息素数量也就越多，导致信息素强度增大，蚂蚁选择该路径的概率随之增加，从而进一步增加该路径的信息素强度，而通过的蚂蚁比较少的路径上的信息素会随着时间的推移而挥发，从而变得越来越少。3.3.1蚂蚁系统 蚂蚁系统是最早的蚁群算法。其搜索过程大致如下： 在初始时刻，m 只蚂蚁随机放置于城市中， 各条路径上的信息素初始值相等，设为：0(0)ij ττ=为信息素初始值，可设0m m L τ=，m L 是由最近邻启发式方法构 造的路径长度。其次，蚂蚁(1,2,)k k m = ，按照随机比例规则选择下一步要转 《基本算法语句复习》教学设计 教学目标 （1）进一步巩固基本算法语句：赋值语句、输入输出语句、条件语句、循环语句的概念，并掌握其结构； （2）会灵活应用基本算法语句编写程序． 教学重点 各种算法语句的表示方法、结构和用法． 教学难点 灵活应用各种算法语句编写程序． 教学过程 一、例题分析： 1．例题： 例1．编写函数221, 2.5 1, 2.5 x x y x x ?+≤?=?->??的算法，根据输入的x 的值，计算y 的值． 分析：这是分段函数，计算前，先对x 的值进行判断，再确定计算法则． 解：其算法步骤如下： 用算法语句可表示如下： S1 输入x ； S2 若 2.5x ≤，则2 1y x ←+， 否则，则2 1y x ←-； S3 输出y ． 例2．试用算法语句表示：使2 2 2 21232006n +++ +>成立的最小正整数的算法过程． 解：本例需要用到循环结构，且循环的次数不定，因此可用“While 循环”语句， 具体描述： 例3．读入80个自然数，统计出其中奇数的个数，用伪代码表示解决这个问题的算法过程． 解：本题算法的伪代码如下： Read x If 2.5x ≤ Then 2 1y x ←+ Else 21y x ←- End If Print y End 0S ← 1I ← While S ≤2006 1I I =+ 2 S S I ←+ End While Print I End 0k ← For I From 1 To 80 Read n []22n n T ← - If 0T ≠ Then 1k k ←+ （Print n ） End If End For Print k End 变式：若本例中还要将所有奇数输出呢？以上伪代码该作何修改？（见题中括号） 例4．《中华人民共和国个人所得税法》第十四条有下表（部分） 个人所得税税率表—（工资、薪金所得使用） 级数 全月应纳税所得额 税率（%） 1 不超过500元部分 5 2 超过500元至2000元部分 10 3 超过2000元至5000元部分 15 4 超过5000元至20000元部分 20 …… 目前，上表中“全月应纳税所得额”是从月工资、薪金收入中减去800元后的余额．若工资、薪金的月收入不超过800元，则不需纳税． 某人月工资、薪金收入不超过20800元，试给出一个计算其月工资、薪金收入为x 元时应缴纳税款额的算法并用伪代码表示这个算法． 解：设月工资、薪金收入为x 元时应缴纳税款额为y 元，伪代码如下： Read x If 800x ≤ Then y ←0 Else If 8001300x <≤ Then y ←(x-800)*0.05 Else If 13002800x <≤ Then y ←500*0.05+(x-1300)*0.1 Else If 28005800x <≤ Then y ←500*0.05+1500*0.1+(x-2800)*0.15 Else If 580020800x <≤ Then y ←500*0.05+1500*0.1+3000*0.15+(x-5800)*0.2 End If Print y 蚁群算法原理及在TSP 中的应用 1 蚁群算法（ACA ）原理 1.1 基本蚁群算法的数学模型 以求解平面上一个n 阶旅行商问题(Traveling Salesman Problem ，TSP)为例来说明蚁群算法ACA （Ant Colony Algorithm ）的基本原理。对于其他问题，可以对此模型稍作修改便可应用。TSP 问题就是给定一组城市，求一条遍历所有城市的最短回路问题。 设()i b t 表示t 时刻位于元素i 的蚂蚁数目，()ij t τ为t 时刻路径(,)i j 上的信息量，n 表示TSP 规模，m 为蚁群的总数目，则1()n i i m b t ==∑；{(),}ij i i t c c C τΓ=?是t 时刻集合C 中元素(城市)两两连接ij t 上残留信息量的集合。在初始时刻各条路径上信息量相等，并设 (0)ij const τ=，基本蚁群算法的寻优是通过有向图 (,,)g C L =Γ实现的。 蚂蚁(1,2,...,)k k m =在运动过程中，根据各条路径上的信息量决定其转移方向。这里用禁忌表(1,2,...,)k tabu k m =来记录蚂蚁k 当前所走过的城市，集合随着 k tabu 进化过程作动态调整。在搜索过程中，蚂蚁根据各条路径上的信息量及路 径的启发信息来计算状态转移概率。()k ij p t 表示在t 时刻蚂蚁k 由元素(城市)i 转移 到元素(城市)j 的状态转移概率。 ()*()()*()()0k ij ij k k ij ij ij s allowed t t j allowed t t p t αβ αβτητη??????????? ∈?????=????? ??? ∑若否则 (1) 式中，{}k k allowed C tabuk =-表示蚂蚁k 下一步允许选择的城市；α为信息启发式因子，表示轨迹的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息在蚂蚁运动时所起作用，其值越大，则该蚂蚁越倾向于选择其他蚂蚁经过的路径，蚂蚁之间协作性越强；β为期望启发式因子，表示能见度的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中启发信息在蚂蚁选择路径中的重视程度，其值越大，则该状态转移概率越接近于贪心规则；()ij t η为启发函数，其表达式如下： 1 ()ij ij t d η= (2) 算法初步复习课 （1）教学目标 （a）知识与技能 1.明确算法的含义，熟悉算法的三种基本结构：顺序、条件和循环，以及基本的算法语句。 2.能熟练运用辗转相除法与更相减损术、秦九韶算法、排序、进位制等典型的算法知识解决同类问题。 （b）过程与方法 在复习旧知识的过程中把知识系统化，通过模仿、操作、探索，经历设计程序框图表达解决问题的过程。在具体问题的解决过程中进一步理解程序框图的三种基本逻辑结构：顺序、条件分支、循环。 （c）情态与价值 算法内容反映了时代的特点，同时也是中国数学课程内容的新特色。中国古代数学以 算法为主要特征，取得了举世公认的伟大成就。现代信息技术的发展使算法重新焕发了前所未有的生机和活力，算法进入中学数学课程，既反映了时代的要求，也是中国古代数学 思想在一个新的层次上的复兴，也就成为了中国数学课程的一个新的特色。 （2）教学重难点 重点：算法的基本知识与算法对应的程序框图的设计 难点：与算法对应的程序框图的设计及算法程序的编写 （3）学法与教学用具 学法：利用实例让学生体会基本的算法思想，提高逻辑思维能力，对比信息技术课程中的程序语言的学习和程序设计，了解数学算法与信息技术上的区别。通过案例的运用，引导学生体会算法的核心是一般意义上的解决问题策略的具体化。面临一个问题时，在分析、思考后获得了解决它的基本思路（解题策略），将这种思路具体化、条理化，用适当的方式表达出来（画出程序框图，转化为程序语句）。 教学用具：电脑，计算器，图形计算器 （4）教学设想 一.本章的知识结构 二.知识梳理 (1)四种基本的程序框 终端框（起止框） 输入.输出框 处理框 判断框 (2)三种基本逻辑结构 顺序结构条件结构循环结构 (3)基本算法语句 （一）输入语句 单个变量 多个变量 分布式算法设计基础 课程学时数：每周4学时 Gerard Tel，《Introduction to Distributed Algorithms(Second Edition)》，1999 分布式算法导论（第二版）（英文版） 外语水平高的可以直接用原版教材，其他同学可以中文版为主，参考原版教材。 第一章分布式系统 分布式算法的研究，来源于分布式系统开发活动中的基础研究，其内容构成了分布式计算的核心技术。 1.1什么是分布式系统？ 定义.一个分布式系统是指以某种方式合作的若干计算机或处理器上的所有计算机应用。 该定义覆盖：广域计算机通讯网络、局域网、每个处理器具有自己控制部件的多处理器计算机，以及合作、协同处理系统。 术语：“分布式系统”一般是指自治计算机、进程和处理器的集合。作为分布式系统的一个结点，计算机、进程、处理器，每一个都是自治的，它们都必须有自己的控制。 分布式系统与并行计算机体系结构之间的联系： SISD(传统机器，不是)； MISD（没有对应的系统）； SIMD(不是)； MIMD(是): 要求各结点具有并发或并行执行的能力，交换信息的能力。 进程能够起到一个分布式系统结点的作用，单机上的多进程系统是分布式系统的早期雏形，也归属于分布式系统的范畴，是分布式系统的特殊情况。除了单机上的分布式系统之外，大多数情况下，一个分布式系统至少包含n个由通讯硬件互联在一起的处理器，包括现在的多核系统。 在分布式系统中，进程与1980年代早期出现的Agent 之间存在密切的联系，是Agent实现的重要支撑技术。 进程→ Agent（软计算结点）→网络计算→网格计算 ●选择分布式系统的动机 (1)信息交换 (2)资源共享 (3)通过重复提高可靠性 (4)通过并行化提高性能 (5)通过专门化简化设计 (6)问题本身的特点决定 ●计算机网络 计算机网络是用通信机构连接的一个计算机的集合。计算机相互之间能够交换信息。通信机构、计算机集合之间可能分别有层次之分，它们之间的某些互连关系、控制关系等形成了分布式网络体系结构。 计算机网络的类型： 局域网：主要目的是交换信息和协同计算 广域网：主要目的是交换信息和资源共享 两种网络之间并没有严格的界限。从算法的角度看，如果不考虑实现，没有必要严格区分。对分布式算法而言，两种网络可能影响的差别因素主要包括： (1)可靠性参数4蚁群算法的基本思想
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