蚁群算法模拟系统的设计与实现-毕设论文

第二课堂与理论创新论文<<蚁群算法及应用>>姓名：孙松学号：20074578班级：一班专业：网络工程蚁群算法及应用摘要：蚁群算法是近几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。

蚁群算法是一种新型模拟进化算法，广泛应用于求解组合优化问题．对蚁群算法的原理、模型的建立及此算法的发展前景进行了剖析对蚁群算法理论及其进展情况做了简要的综述，介绍了该算法在理论和实际问题中的应用，并对其前景进行了展望。

The ant group algorithm and ApplicationAbstract：The ant group algorithm is in the last few years the rapidly expand, and obtains the widespread application one kind of new simulation evolution optimization algorithm. The research indicated that this algorithm has parallelism, robust and so on fine nature. The ant group algorithm is one kind of new simulation evolution algorithm, widely applies in the solution combination optimization question. To the ant group algorithm's principle, the model establishment and this algorithm's prospects for development have carried on the analysis have made the brief summary to the ant group algorithm theory and the progress, introduced this algorithm in the theory and actual problem's application, and has carried on the forecast to its prospect. Keywords：Ant group algorithm; Parallelism; Combination optimization; Model building一、引言：随着科学技术和现代化生产的迅猛发展，优化问题在各行各业中的地位越来越重要，而实际优化问题也更加复杂，因此，迫切需要新的优化理论和方法。

蚁群算法的原理与应用论文引言蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。

它源于对蚂蚁在寻找食物过程中的集体智能行为的研究，通过模拟蚂蚁在寻找食物时的信息交流和路径选择，来寻求最优解。

蚁群算法具有全局搜索能力、自适应性和高效性等特点，被广泛应用于各个领域的优化问题求解中。

蚁群算法的原理蚁群算法的原理主要包括蚂蚁行为模拟、信息交流和路径选择这三个方面。

蚂蚁行为模拟蚂蚁行为模拟是蚁群算法的核心，它模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为。

蚂蚁沿着路径前进，释放信息素，并根据信息素的浓度选择下一步的移动方向。

当蚂蚁在路径上发现食物时，会返回到蚂蚁巢穴，并释放更多的信息素，以引导其他蚂蚁找到这条路径。

信息交流蚂蚁通过释放和感知信息素来进行信息交流。

蚂蚁在路径上释放信息素，其他蚂蚁在感知到信息素后，会更有可能选择这条路径。

信息素的浓度通过挥发和新的信息素释放来更新。

路径选择在路径选择阶段，蚂蚁根据路径上的信息素浓度选择移动的方向。

信息素浓度较高的路径更有可能被选择，这样会导致信息素逐渐积累并形成路径上的正反馈。

同时，蚂蚁也会引入一定的随机因素，以增加算法的多样性和全局搜索能力。

蚁群算法的应用蚁群算法已经在各个领域得到广泛的应用，下面列举了几个常见的领域：•路径规划：蚁群算法能够用于求解最短路径和最优路径问题。

通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，可以得到最优的路径解决方案。

•旅行商问题：蚁群算法被广泛应用于旅行商问题的求解中。

通过模拟蚂蚁的行为，找到最优的旅行路径，使得旅行商能够有效地访问多个城市。

总结蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁的行为和信息交流，来寻找最优解。

蚁群算法具有全局搜索能力、自适应性和高效性等特点，在各个领域都得到了广泛应用。

未来，随着对蚁群算法的深入研究和改进，相信它会在更多的优化问题求解中发挥重要作用。

以上是关于蚁群算法的原理与应用的论文，希望对读者有所帮助。

毕业设计论文-基于蚁群算法的图像边缘检测-附代码上海工程技术大学毕业设计(论文) 基于蚁群算法的图像边缘检测目录摘要 ...............................................................1 ABSTRACT .............................................................2 1 绪论 (3)1.1 研究背景 ...........................................................31.2 研究现状和发展方向 (4)6 1.3 研究目的和意义 .....................................................2 图像边缘检测概述 ..................................................... 7 2.1 边缘的定义及类型 ................................................... 8 2.2 常用的边缘检测方法 (10)2.3 其他边缘检测方法 .................................................. 15 2.3.1 基于小波变换的边缘检测 .......................................... 15 2.3.2 基于数学形态学的边缘检测 (16)17 2.4 传统边缘检测的不足 ................................................3 蚁群算法 ............................................................ 17 3.1蚁群算法的基本原理 (18)3.2 基于蚁群算法的图像边缘检测 ........................................21 4 实验结果及分析 ...................................................... 22 4.1 基于蚁群算法的图像边缘检测流程 .................................... 22 4.2 实验结果与性能分析 (26)4.2.1 参数对边缘检测的影响 ............................................ 294.2.2 与传统方法的比较 ................................................ 35 5 总结与展望 .......................................................... 37 参考文献 .............................................................. 39 附录 ................................................. 错误～未定义书签。

蚁群算法的改进与实现作者：何巧亮指导老师：吴超云摘要近年来蚁群算法的研究有了很大的进展，本文介绍了一种基于信息素更新的蚁群算法—最优-最差蚂蚁系统.该算法通过对局部信息素、全局信息素更新的改进，以及对最优解进行更大限度的增强和对最差解的削弱，使得属于最优路径的边与属于最差路径的边之间的信息素量差异进一步增大，从而使得蚁群的搜索行为更集中于最优解的附近.最后通过仿真实验，证明了改进算法可以得到最优解，且收敛速度比一般的蚁群算法更快.关键词蚁群算法TSP信息素1 引言蚁群算法（Ant Colony Algorithm）是通过对自然界中真实的蚁群集体行为的研究而提出的一种基于种群的模拟进化算法.该算法属于随机搜索算法，由意大利学者M.Dorigo等[1]首先提出.该算法充分利用了蚁群搜索食物的过程来求解TSP，为了区别于真实蚂蚁群体系统，称该算法为“人工蚁群算法”.用蚁群方法求解NP-complete问题如TSP问题[2]、分配问题以及job-shop调度问题等，取得了较好的试验结果.蚁群算法的近10年来的研究表明：蚁群算法用于解决组合优化问题时具有很强的发现解的能力，且具有分布式计算、易于与其它方法结合、鲁棒性强等优点，在动态环境下表现出高度的灵活性和健壮性.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、神经网络算法等热门进化类方法，新加入的蚁群算法也开始崭露头角，为复杂困难的系统优化问题提供了新的求解方法.尽管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于大自然.这种由欧洲学者提出并加以改进的新颖系统优化思想，正在吸引着越来越多的学者的关注和研究，应用范围也开始遍及到许多科学技术和工程领域.蚁群算法在运算过程中，蚁群的转移是由各条路径上留下的信息量强度和城市之间的距离来引导的.蚁群运动的路径总是趋近于信息量最大的路径.通过对蚁群以及蚁群算法的研究表明，不论是真实蚁群还是人工蚁群系统，通常情况下，信息量最强的路径与所需要的最优路径比较接近.然而，信息量最强的路径不是所需要最优路径的情况仍然存在，而且在人工蚁群系统中，这种现象经常出现.这是由于在人工蚁群系统中，路径上的初始信息量是相同的，蚁群创建的第一条路径所获得的信息主要是城市之间的距离信息，这时蚁群算法等价于贪婪算法.第一次循环中蚁群在所经过的路径上留下的信息不一定能反映出最优路径的方向，特别是蚁群中个体数目较少或者所计算的路径组合较多时，就更不能保证蚁群创建的第一条路径能引导蚁群走向全局最优路径.第一次循环后，蚁群留下的信息会因为正反馈作用使得这条路径不是最优的路径，而且可能使离最优路径相差很远的路径上的信息得到不应有的增强，从而阻碍以后的蚂蚁发现更好的全局最优路径.不仅是第一次循环所建立的路径可能对蚁群产生误导，任何一次循环，只要这次循环所利用的信息较平均地分布在各个方向上，这次循环所释放的信息素就可能会对以后蚁群的决策产生误导.因此蚁群所找出的解需要通过一定的方法来增强，使蚁群所释放的信息素尽可能地不对以后的蚁群产生误导.同时，蚁群算法存在搜索时间长、易于停滞的缺点.近年来的研究表明，在解的质量和最优解的距离之间存在着一定的关系.因此将搜索集中于搜索过程中所找出的最优解的周围，是这些改进算法提高算法性能的基本着重点.2 基本蚁群算法系统模型基本蚁群算法系统是我们研究改进的蚁群算法的基础，在近年的研究中起着极其重要的作用，下面我们将引入其模型以及相关改进算法的说明.2.1 TSP 问题下的基本蚁群算法]3[Ant System 最先用于求解旅行商问题(TSP),下面就以TSP 问题为例来说明Ant System.设m 为蚁群数量；ij d 为城市i ，j 之间的距离；)(t τ为t 时刻连接城市i 和j 的路径(i,j)上的残留信息量，初始时刻各路径上信息量相等，设C =)0(τ（C 为常数）；η表示城市i 转移到城市j 的期望程度，可根据某种启发式算法具体确定，在TSP 问题中一般取ij ij d l /=η.蚂蚁k(k=1,2,…,m)根据各条路径上的信息量决定转移方向，t 时刻蚂蚁k 从城市i 向城市j转移的概率)(t P kij 计算式为()()()0ij ij k ijis is t t P t otherwiseαβαβτητη⎧⨯⎪=⨯⎨⎪⎩∑ （2.1） 式中,j ∈allowed k ，s ∈allowed k ，allowed k ={0,1,…,n-1}-tabu k 表示蚂蚁k 下一步允许选择的城市.与自然蚁群系统不同之处在于人工蚁群系统具有一定的记忆力, tabu k（k=1,2,…,m ）用于记录蚂蚁k 所走过的城市,集合tabu k 随着进化过程进行动态调整.人工蚁群保留了自然蚁群信息素挥发特点,随着时间的推移,以前留下的信息逐渐消逝,参数ρ (10<≤ρ)表示信息素的持久性，1-ρ则表示信息素的衰减度.在每只蚂蚁完成对所有城市(n 个)的访问后(即一次循环结束) ,各路径的信息素量根据式(2.2) ,式(2.3) 进行调整.ij ij ij t n t τρτρτ∆-+=+)1()(.)( (2.2)∑=∆=∆mk kijij 1ττ (2.3) 在(2.3)式中,kij τ∆表示第k 只蚂蚁在本次循环中留在路径(i ，j)上的信息素量,ij τ∆表示本次循环中路径(i ，j)上的信息素增量.　否则　）时刻经过路径（只蚂蚁在若第⎪⎩⎪⎨⎧+=∆ 0,1 j i t k L Qk kij τ （2.4） 在(2.4)式中, Q 是1 个常数, 表示蚂蚁所留的信息素量，k L 表示第k 只蚂蚁在本次循环中所走路径的长度.在初始时刻，。

第一章绪论1。

1选题的背景和意义受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群体智能的研究。

群体智能作为一个新兴领域自从20世纪80年代出现以来引起了多个学科领域研究人员的关注，已经成为人工智能以及经济社会生物等交叉学科的热点和前沿领域。

群体智能（Swarm Intelligence）中的群体（Swarm）指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境）的主体,这组主体能够合作进行分布问题求解，群体智能指的是无智能或者仅具有相对简单智能的主体通过合作表现出更高智能行为的特性；其中的个体并非绝对的无智能或只具有简单智能,而是与群体表现出来的智能相对而言的。

当一群个体相互合作或竞争时，一些以前不存在于任何单独个体的智慧和行为会很快出现。

群体智能的提出由来已久，人们很早以前就发现,在自然界中，有的生物依靠其个体的智慧得以生存,有的生物却能依靠群体的力量获得优势。

在这些群体生物中,单个个体没有很高的智能,但个体之间可以分工合作、相互协调,完成复杂的任务，表现出比较高的智能。

它们具有高度的自组织、自适应性,并表现出非线性、涌现的系统特征。

群体中相互合作的个体是分布式的，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态；没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。

可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性。

由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小.系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性。

因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。

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，当前存在的一些群体智能算法有人工神经网络，遗传算法，模拟退火算法，群集智能,蚁群算法,粒子群算等等。

毕业论文蚁群算法蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为而发展而来的一种计算智能算法。

该方法利用蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素来指导其他蚂蚁选择路径，从而达到最优路径的目的。

本文将介绍蚁群算法的基本原理、应用领域以及算法的优缺点。

一、算法原理1.1信息素在蚁群算法中，信息素是指蚂蚁在寻找食物时分泌的一种化学物质，它会留在路径上，用于指导其他蚂蚁选择路径。

当一条路径上的信息素浓度足够高时，其他蚂蚁会更倾向于选择这条路径。

1.2蚁群算法过程（1）初始化：随机放置一些蚂蚁并随机设置它们的起点和终点。

（2）蚂蚁选择路径：每个蚂蚁根据当前位置的信息素浓度，选择下一步要走的路径。

选择路径的规则可以根据具体问题来设计。

（3）信息素更新：当蚂蚁完成任务后，会在其经过的路径上留下一定量的信息素。

信息素的更新可以通过公式：$ T_{ij}=(1-ρ) ·T_{ij}+∑\\frac{\\Delta T_{ij}^{k}}{L_{k}} $ 来完成，其中 $ T_{ij} $ 表示在第 $i$ 个节点到第 $j$ 个节点之间路径的信息素，$ L_{k} $ 表示第 $k$ 只蚂蚁走过的路径长度，$ \\Delta T_{ij}^{k} $ 表示第 $k$ 只蚂蚁在第 $i$ 个节点到第$j$ 个节点之间路径上留下的信息素。

（4）重复执行步骤（2）和（3），直到满足算法终止条件。

二、应用领域由于蚁群算法具有寻优能力和适应性强等优点，因此在多个应用领域得到了广泛的应用：2.1路线规划将蚁群算法应用到路线规划中，可以帮助人们更快捷、更准确地规划出最优路径。

例如，在地图搜索、货车路径规划、船只导航等领域都有广泛的应用。

2.2优化问题蚁群算法能够在多种优化问题中得到应用，例如在图像处理、模式识别、网络优化中，通过不断地调节参数，可以找出最佳的结果。

2.3组合优化问题在组合优化问题中，由于问题的规模较大，常规优化算法很容易陷入局部最优解中无法跳出。

摘要自意大利学者M. Dorigo于1991年提出蚁群算法后，该算法引起了学者们的极大关注，在短短十多年的时间里，已在组合优化、网络路由、函数优化、数据挖掘、机器人路径规划等领域获得了广泛应用，并取得了较好的效果。

本文首先讨论了该算法的基本原理，接着介绍了旅行商问题，然后对蚁群算法及其二种改进算法进行了分析，并通过计算机仿真来说明蚁群算法基本原理，然后分析了聚类算法原理和蚁群聚类算法的数学模型，通过调整传统的蚁群算法构建了求解聚类问题的蚁群聚类算法。

最后，本文还研究了一种依赖信息素解决聚类问题的蚁群聚类算法，并把此蚁群聚类算法应用到对人工数据进行分类，还利用该算法对2005年中国24所高校综合实力进行分类，得到的分类结果与实际情况相符，说明了蚁群算法在聚类分析中能够收到较为理想的结果。

【关键词】蚁群算法；计算机仿真；聚类；蚁群聚类Study on Ant Colony Algorithm and its Application inClusteringAbstract：As the ant colony algorithm was proposed by M. Dorigo in 1991,it bringed a extremely large attention of scholars, in past short more than ten years, optimized, the network route, the function in the combination optimizes, domains and so on data mining, robot way plan has obtained the widespread application, and has obtained the good effect.This acticle discussed the basic principle of it at first, then introduced the TSP,this acticle also analysed the ant colony algorithm and its improved algorithm, and explanated it by the computer simulates, then it analysed the clustering algorithm and the ant clustering algorithm, builded the ant clustering algorith to solution the clustering by the traditioned ant algorithm. At last, this article also proposed the ant clustering algorith to soluted the clustering dependent on pheromon. Carry on the classification to the artificial data using this ant clustering algorithm; Use this algorithm to carry on the classification of the synthesize strength of the 2005 Chinese 24 universities; we can obtain the classified result which matches to the actual situation case. In the next work, we also should do the different cluster algorithm respective good and bad points as well as the classified performance aspect the comparison research; distinguish the different performance of different algorithm in the analysis when the dates are different.Key words：Ant colony algorithm; Computer simulation; clustering; Ant clustering目录1 引言 (3)1.1群智能 (2)1.2蚁群算法 (3)1.3聚类问题 (4)1.4本文研究工作 (5)2 蚁群算法原理及算法描述 (5)2.1蚁群算法原理 (5)2.2蚁群优化的原理分析 (8)2.3算法基本流程 (10)2.4蚁群觅食过程计算机动态模拟 (11)2.5人工蚂蚁与真实蚂蚁的对比 (13)2.6本章小结 (14)3 基本蚁群优化算法及其改进 (15)3.1旅行商问题 (15)3.2基本蚁群算法及其典型改进 (15)3.2.1 蚂蚁系统 (15)3.2.2 蚁群系统 (16)3.2.3 最大-最小蚂蚁系统 (16)3.3基本蚁群算法仿真实验 (16)3.3.1 软硬件环境 (16)3.3.2 重要参数设置 (16)3.3.3仿真试验 (17)3.4本章小结 (19)4 蚁群聚类算法及其应用 (20)4.1聚类问题 (20)4.2蚁群聚类算法的数学模型 (21)4.3蚁群聚类算法 (21)4.3.1 蚁群聚类算法分析 (22)4.3.2 蚁群聚类算法流程 (25)4.4蚁群聚类算法在高校分类中的应用 (25)4.5本章小结 (27)5 结论与展望 (28)参考文献 (29)致谢 (31)附录 (32)1 引言下面将介绍群智能以及蚁群算法和聚类问题。