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一种遗传蚁群融合算法的函数优化求解问题摘要:遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法,可直接对结构对象进行操作,但是如果兼顾收敛速度和解的品质两个指标,单纯的遗传算法未必表现出原理本身的优越性。
针对上述问题,提出一种新的遗传蚁群融合算法,利用蚁群算法的正反馈机制,来提高遗传算法运行的速度和效率,从而更好更快的解决函数优化求解问题。
关键词:遗传算法蚁群算法算法融合函数优化遗传算法[1](genetic algorithm,GA)是一种模拟自然选择和遗传进化机制的优化算法,它是由美国Michigan大学的Holland教授于20世纪70年代提出的。
它的主要特点是简单、通用、鲁棒性强,适用于并行分布处理,应用范围广。
蚁群算法[2](ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者Dorigo于20世纪90年代初在他自己的博士论文中提出。
它是一种最新发展的模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法,该算法采用了正反馈并行自催化机制,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其它方法结合等优点。
但是它的缺点是运算初期信息素匮乏,求解速度缓慢。
优化问题的求解在遗传算法研究中占很大比重,诸如TSP等组合优化问题一直是遗传算法十分活跃的研究课题。
尽管遗传算法比其它传统搜索方法有更强的鲁棒性,但它对于算法计算过程中的反馈信息却没有利用,往往由此导致无为的冗余迭代,从而使得求解的效率不断降低。
且遗传算法更善长全局搜索而局部搜索能力却不足。
遗传算法可以用极快的速度达到最优解的90%左右,但要达到真正的最优解则要花费很长的时间。
一些对比实验还表明,如果兼顾收敛速度和解的品质两个指标,单纯的遗传算法方法未必比其它搜索方法更优越。
为此,除了要进一步改进基本理论和方法外,还要采用和神经网络、模拟退火或专家系统等其它方法结合的策略。
许多研究结果表明,采用这种混合模型可有效提高遗传算法的局部搜索能力,从而进一步改善其收敛速度和解的品质。
动态蚁群遗传混合算法的研究及应用（河北工程学院，河北邯郸056038）摘要：蚁群算法是一种源于大自然生物世界的仿生类算法，该算法采用分布式并行计算和正反馈机制。
易于与其他方法结合，具有很强的鲁棒性和适应性，但存在搜素时间长、易陷入局部最优解的缺点。
为了克服这一缺点, 文中给出一种新的蚁群算法——动态蚂蚁遗传混合算法。
在基本蚁群算法中引入变异机制, 采用最佳融合点评估策略来交叉地调用两种算法。
动态地控制遗传算法与蚂蚁算法的调用时机，并设计了相应的信息素更新方法，有效减少了算法的冗余迭代次数，提高了搜索速度,同时引入迭代调整阈值控制算法后期的遗传操作和蚂蚁规模，加快了种群进化速度，从而更快地找到最优解。
该法具有较快的收敛速度，节省计算时间，实验结果表明该方法是行之有效的。
关键词：蚁群算法; TSP问题; 遗传算法; 动态蚂蚁遗传混合算法1 引言蚁群算法 (Ant Colony Algorithms，ACO）又称蚂蚁算法。
是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。
蚂蚁在寻找食物时，总是能找到较短的路径。
受到蚁群系统信息共享机制的启发，意大利学者Macro Dorigo于1992年在他的博士论文中首次系统提出了蚁群算法，并成功地将该算法应用到求解旅行商问题（TSP)和二次分配问题（QAP)中。
取得了一系列较好的实验结果。
解决一些实际问题也有很好的效果。
但蚁群算法同其它生物进化算法一样存在过早收敛易陷入局部极小值等问题。
结合其它优化算法形成混合蚁群算法是克服这些缺点的有效手段。
遗传算法(genetic algorithm，GA)以决策变量的编码作为运算对象，在优化过程中借鉴生物学中染色体和基因的概念，模拟自然界中生物和遗传进化等机理，通过个体适应度来进行概率选择操作，通过交叉变异产生新的个体，从而遗传算法具有较强的全局性。
为克服蚁群算法搜索速度慢、易陷入局部最优等缺点。
本文提出了一种新的动态蚁群遗传混合算法(Dynamic Ant Algorithm -Genetic Algorithm，DAAGA)。
《基于遗传—蚁群融合算法的聚类算法研究》篇一基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法研究一、引言聚类算法作为数据挖掘和机器学习领域的重要技术，广泛应用于图像处理、模式识别、生物信息学等多个领域。
然而，传统的聚类算法在处理大规模、高维度的数据时，往往存在计算复杂度高、聚类效果不佳等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法，通过融合遗传算法和蚁群算法的优点，提高聚类的准确性和效率。
二、相关技术背景1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作，实现对问题空间的搜索和优化。
2. 蚁群算法：蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食过程中信息素传递的优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递和协作行为，实现对问题的求解。
3. 聚类算法：聚类算法是一种无监督学习方法，将数据划分为若干个簇，使得同一簇内的数据相似度高，不同簇间的数据相似度低。
三、基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法1. 算法思想本算法融合了遗传算法和蚁群算法的优点，通过遗传算法的全局搜索能力和蚁群算法的局部优化能力，实现对聚类问题的求解。
具体思想如下：（1）初始化：随机生成一定数量的聚类中心，作为初始解集。
（2）编码与解码：将聚类中心编码为染色体，通过遗传操作生成新的染色体，解码得到新的聚类中心。
（3）适应度评价：根据聚类效果评价函数，计算每个染色体的适应度。
（4）选择、交叉、变异：根据适应度选择优秀的染色体进行交叉、变异操作，生成新的解集。
（5）蚁群局部优化：在遗传算法的基础上，利用蚁群算法对聚类结果进行局部优化，提高聚类的准确性。
2. 具体实现步骤（1）初始化聚类中心，形成初始解集。
（2）将聚类中心编码为染色体，进行遗传操作，生成新的染色体。
（3）解码得到新的聚类中心，计算每个染色体的适应度。
（4）根据适应度选择优秀的染色体进行交叉、变异操作，生成新的解集。
（5）利用蚁群算法对聚类结果进行局部优化，得到最终的聚类结果。
遗传算法与蚁群算法结合遗传算法1、基本思想2、算法原理3、代码实现4、结果截图5、总结1·基本思想吸取两个算法的优点，优缺互补，克服两个算法的缺点，利⽤了遗传算法的快速时间效率，优于蚂蚁算法的时间效率。
并且求解精度效率优于遗传算法。
这样就提⾼了两个算法结合的算法时间效率和求解精度。
2、算法原理这个算法的原理是先利⽤遗传算法的快速性、全局收敛性和随机性求出结果，结果产⽣有关问题的初始信息素分布，遗传算法执⾏完在运⽤蚁群算法，在⼀定初始信息素分布的情况下，充分利⽤蚁群算法并⾏性、正反馈性、求解精度效率⾼的特点。
3、代码实现%mainclear;clc;%%%%%%%%%%%%%%%输⼊参数%%%%%%%%N=50; %%城市的个数M=100; %%种群的个数ITER=500; %%迭代次数%C_old=C;m=2; %%适应值归⼀化淘汰加速指数Pc=0.8; %%交叉概率Pmutation=0.05; %%变异概率%%⽣成城市的坐标pos=randn(N,2);%%⽣成城市之间距离矩阵D=zeros(N,N);for i=1:Nfor j=i+1:Ndis=(pos(i,1)-pos(j,1)).^2+(pos(i,2)-pos(j,2)).^2;D(i,j)=dis^(0.5);D(j,i)=D(i,j);endend%%⽣成初始群体popm=zeros(M,N);for i=1:Mpopm(i,:)=randperm(N);%随机排列，⽐如[2 4 5 6 1 3]end%%随机选择⼀个种群R=popm(1,:);figure(1);scatter(pos(:,1),pos(:,2),'rx');%画出所有城市坐标axis([-3 3 -3 3]);figure(2);plot_route(pos,R); %%画出初始种群对应各城市之间的连线axis([-3 3 -3 3]);%%初始化种群及其适应函数fitness=zeros(M,1);len=zeros(M,1);for i=1:M%计算每个染⾊体对应的总长度len(i,1)=myLength(D,popm(i,:));endmaxlen=max(len);%最⼤回路minlen=min(len);%最⼩回路fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);rr=find(len==minlen);%找到最⼩值的下标，赋值为rrR=popm(rr(1,1),:);%提取该染⾊体，赋值为Rfor i=1:Nfprintf('%d ',R(i));%把R顺序打印出来endfprintf('\n');fitness=fitness/sum(fitness);distance_min=zeros(ITER+1,1); %%各次迭代的最⼩的种群的路径总长nn=M;iter=0;while iter<=ITERfprintf('迭代第%d次\n',iter);%%选择操作p=fitness./sum(fitness);q=cumsum(p);%累加for i=1:(M-1)len_1(i,1)=myLength(D,popm(i,:));r=rand;tmp=find(r<=q);popm_sel(i,:)=popm(tmp(1),:);end[fmax,indmax]=max(fitness);%求当代最佳个体popm_sel(M,:)=popm(indmax,:);%%交叉操作nnper=randperm(M);% A=popm_sel(nnper(1),:);% B=popm_sel(nnper(2),:);%%for i=1:M*Pc*0.5A=popm_sel(nnper(i),:);B=popm_sel(nnper(i+1),:);[A,B]=cross(A,B);% popm_sel(nnper(1),:)=A;% popm_sel(nnper(2),:)=B;popm_sel(nnper(i),:)=A;popm_sel(nnper(i+1),:)=B;end%%变异操作for i=1:Mpick=rand;while pick==0pick=rand;endif pick<=Pmutationpopm_sel(i,:)=Mutation(popm_sel(i,:));endend%%求适应度函数NN=size(popm_sel,1);len=zeros(NN,1);for i=1:NNlen(i,1)=myLength(D,popm_sel(i,:));endmaxlen=max(len);minlen=min(len);distance_min(iter+1,1)=minlen;fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);rr=find(len==minlen);fprintf('minlen=%d\n',minlen);R=popm_sel(rr(1,1),:);for i=1:Nfprintf('%d ',R(i));endfprintf('\n');popm=[];popm=popm_sel;iter=iter+1;%pause(1);end%end of whilefigure(3)plot_route(pos,R);axis([-3 3 -3 3]);figure(4)plot(distance_min);%交叉操作函数 cross.mfunction [A,B]=cross(A,B)L=length(A);if L<10W=L;elseif ((L/10)-floor(L/10))>=rand&&L>10W=ceil(L/10)+8;elseW=floor(L/10)+8;end%%W为需要交叉的位数p=unidrnd(L-W+1);%随机产⽣⼀个交叉位置%fprintf('p=%d ',p);%交叉位置for i=1:Wx=find(A==B(1,p+i-1));y=find(B==A(1,p+i-1));[A(1,p+i-1),B(1,p+i-1)]=exchange(A(1,p+i-1),B(1,p+i-1));[A(1,x),B(1,y)]=exchange(A(1,x),B(1,y));endend%连点画图函数 plot_route.mfunction plot_route(a,R)scatter(a(:,1),a(:,2),'rx');hold on;plot([a(R(1),1),a(R(length(R)),1)],[a(R(1),2),a(R(length(R)),2)]);hold on;for i=2:length(R)x0=a(R(i-1),1);y0=a(R(i-1),2);x1=a(R(i),1);y1=a(R(i),2);xx=[x0,x1];yy=[y0,y1];plot(xx,yy);hold on;endend%染⾊体的路程代价函数 mylength.mfunction len=myLength(D,p)%p是⼀个排列[N,NN]=size(D);len=D(p(1,N),p(1,1));for i=1:(N-1)len=len+D(p(1,i),p(1,i+1));endend%变异函数 Mutation.mfunction a=Mutation(A)index1=0;index2=0;nnper=randperm(size(A,2));index1=nnper(1);index2=nnper(2);%fprintf('index1=%d ',index1);%fprintf('index2=%d ',index2);temp=0;temp=A(index1);A(index1)=A(index2);A(index2)=temp;a=A;end%适应度函数fit.m，每次迭代都要计算每个染⾊体在本种群内部的优先级别，类似归⼀化参数。
收稿日期:2006-07-20;修返日期:2006-09-08 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60473012)作者简介:刘萍(1981-),女,江苏泰兴人,硕士研究生,主要研究方向为信息安全(yzuliuping@sina .com);高飞(1980-),男,江苏南通人,硕士研究生,主要研究方向为信息安全;杨云(1957-),男,江苏扬州人,副教授,博士,主要研究方向为网络安全、分布式路由、QoS 路由.基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS 路由算法*刘 萍,高 飞,杨 云(扬州大学计算机科学与工程系,江苏扬州225009)摘 要:面向QoS 路由问题,设计了一种基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS 路由算法(QoS rout ing algorit hm according to t he com bination of the genetic algorithm and ant colony algorit hm,GAACO_QoS)。
利用遗传算法生成初始解,将其转换为蚁群算法所需的信息素初值,然后利用蚁群算法求取最优解。
设置遗传算法控制函数来控制遗传算法和蚁群算法融合的适当时机。
通过与遗传算法以及蚁群算法的比较,进一步说明算法的有效性。
关键词:遗传算法;蚁群算法;服务质量路由中图分类号:TP 393 文献标志码: A 文章编号:1001-3695(2007)09-0224-04QoS rou ting algorithm ba sed on th e com bina tion of genetic algor it hman d ant colony algorithmLIU Ping,GAO Fei,YAN G Yun(Dept.of Comp uter S cience &E ngineering,Yangz hou Univer sity,Yangzhou Jiangs u 225009,C hina)Abst ract :For t he QoS rout ing problem,this pa per des ig ned a QoS routing a lg orithm according t o the com bina tion of the ge-netic algorithm and a nt colony a lg orit hm (GAACO_QoS ).Ta king a dva nt ag e of g enet ic algorit hm wa s used t o produce the origi-na l res ults,t hey were t ra nsform ed int o the init ia l pherom ones v alue needed by ant colony a lg orithm ,then ant colony a lg orithm t o g et t he bes t result s.The definition of the genetic a lg orithm cont rol funct ion was to control t he a ppropriat e com bina tion oppor-t unit y of t he two algorithm s.The va lidit y of t he algorit hm w as illum inat ed when com pa red t o t he genetic algorit hm a nd the a nt colony algorit hm .Key words:genet ic a lg orit hm ;ant colony algorit hm ;QoS rout ing 随着Internet 的发展,接入Int ernet 的用户业务也趋于多样化,并具有明确的QoS 需求。
蚁群算法与遗传算法的混合算法蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）和遗传算法（Genetic Algorithm，GA）都属于启发式算法的范畴，它们分别从不同的角度对问题进行建模和求解。
蚁群算法以模拟蚁群觅食行为为基础，通过信息素和启发式规则指导蚂蚁解空间；而遗传算法通过模拟进化过程，利用交叉和变异运算生成新的个体，并适应性地选择个体进行下一代的繁衍。
两者在解决问题时有各自的局限性，因此将两种算法相结合，形成混合算法，可以克服各自的缺点，实现更有效的求解。
蚁群算法具有较强的全局能力，但其速度较慢，且可能会陷入局部最优解。
而遗传算法能够在过程中较快地收敛到局部最优解，但有可能会陷入局部最优解无法跳出。
因此，将两者结合起来，可以同时利用蚁群算法的全局和遗传算法的局部特性。
混合算法的基本思想是，将蚁群算法作为全局策略，用于生成一组较优的解，然后利用遗传算法在这组解中进行局部优化，以寻找最优解。
整个混合算法的流程如下：1.初始化蚁群相关参数和遗传算法的相关参数，包括蚁群大小、信息素更新速率、遗传算法的种群大小、交叉和变异的概率等；2.使用蚁群算法生成一组初始解，并计算每个解的适应度；3.利用遗传算法从初始解中选择适应度较高的一部分个体，作为种群；4.对种群进行交叉和变异操作，生成下一代个体；5.计算下一代个体的适应度；6.如果满足停止条件（如达到指定迭代次数或找到满意解），则输出结果；否则，返回第3步，继续优化。
在混合算法中，蚁群算法和遗传算法的相互作用可以通过以下几种方式实现：1. 优选策略（Elitism）：将蚁群算法生成的一组解合并到遗传算法的种群中，在遗传算法的选择过程中保留一些蚁群算法生成的优秀个体，以避免遗传算法陷入局部最优解。
2.信息素启发式规则：将蚁群算法的信息素启发式规则应用于遗传算法的交叉和变异操作中，以指导交叉和变异过程中的方向，增加遗传算法的全局能力。
《工业控制计算机》2011年第24卷第2期*安徽财经大学信息工程学院青年教师项目（xgky2008003）；安徽财经大学校级科研项目（ACKYQ0947ZC ）融合遗传算法和蚁群算法动态网格任务调度算法研究*孙玉涛毕殿杰（安徽财经大学信息工程学院计算机科学与技术系，安徽蚌埠233041）Genetic Algorithm and Ant Colony Algorithm for Dynamic Grid Task Scheduling本文将遗传算法和蚁群算法相结合，利用遗传算法前期收敛速度快的特点，进行前期的训练；而得到的信息素作为蚁群算法的初始值，进一步进行搜索收敛，最终得到最优或次优调度方案。
结合网格任务调度的特点，本文借鉴将遗传算法和蚁群算法动态融合应用于软硬件划分的思想，选取优化的遗传算法和蚁群算法的参数设置，将问题转换到网格计算任务调度问题上来，提出融合遗传算法和蚁群算法的网格任务调度算法。
其基本思路是算法前过程采用遗传算法，充分利用遗传算法的快速性、随机性、全局收敛性，其结果是产生有关问题的初始信息素分布。
算法后期采用蚁群算法，在有一定初始信息素分布的情况下，充分利用蚁群算法并行性、正反馈性、求精解效率高等特点。
其总体框架如图1所示。
图1总体框架1任务调度问题描述求解网格计算任务调度问题时，通常用有向无环图（DAG ）来描述，如图2所示。
在DAG 图中，每个子任务用一个圆圈表示，圈中分数的分子T 表示任务号，分母Q 表示计算量，而DAG 图中的箭头表示子任务之间的优先关系，C （i ，j ）表示任务T i 与T j 之间的通信量。
箭头从前驱指向后继，前驱是后继的必要条件，只有在某个任务的所有前驱都完成的条件下，该任务才能被执行。
将子任务表示成DAG 图之后，可以得到各种任务分配方案，这些分配方案的效率是不同的，需要进行优化。
如图3是根据任务划分得到的分配到三个计算结点的一种方案。
设有n 个计算结点所组成的网格系统P＝邀P 1，P 2，…，P n 妖，每个结点P j 处理能力为r 。
《基于遗传—蚁群融合算法的聚类算法研究》篇一基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法研究一、引言随着大数据时代的到来，聚类算法在数据分析和处理中扮演着越来越重要的角色。
遗传算法和蚁群算法作为两种经典的优化算法，各自在聚类问题中表现出良好的性能。
然而，传统的聚类算法往往在处理复杂数据时存在局限性。
因此，本文提出了一种基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法，旨在提高聚类的准确性和效率。
二、相关研究概述遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，具有较强的全局搜索能力。
蚁群算法则是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，具有较强的局部搜索能力和自适应性。
这两种算法在聚类问题中均有所应用，但各自存在局限性。
遗传-蚁群融合算法则是将这两种算法的优势结合起来，以提高聚类的效果。
三、遗传-蚁群融合算法的聚类算法设计1. 算法框架本文提出的基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法主要包括三个步骤：初始化、遗传操作和蚁群操作。
在初始化阶段，算法随机生成初始聚类中心；在遗传操作阶段，通过遗传算法优化聚类中心；在蚁群操作阶段，利用蚁群算法优化聚类结果。
2. 遗传操作遗传操作包括选择、交叉和变异三个步骤。
在选择阶段，根据适应度函数选择优秀的个体；在交叉阶段，对选中的个体进行交叉操作，生成新的个体；在变异阶段，对个体进行随机变异，增加种群的多样性。
通过遗传操作，算法可以全局地搜索最优的聚类中心。
3. 蚁群操作蚁群操作主要利用蚁群算法的局部搜索能力和自适应性。
在蚁群操作阶段，每个蚂蚁根据当前的信息素和启发式信息选择下一个聚类中心，并通过信息素的更新机制逐步优化聚类结果。
蚁群操作可以在局部范围内搜索更优的聚类结果。
四、实验与分析为了验证本文提出的基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法的有效性，我们进行了多组实验。
实验结果表明，该算法在处理复杂数据时具有较高的准确性和效率。
与传统的聚类算法相比，该算法在聚类效果和稳定性方面均有所提高。
此外，我们还对算法的参数进行了敏感性分析，以确定最佳参数组合。
