第7章new 群集智能算法

现代智能优化算法课程群智能优化算法综述学生姓名：学号：班级：2014年6月22日摘要工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍，在求解过程中，人们创造与发现了许多优秀实用的算法。

群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。

群智能优化是智能优化的一个重要分支，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。

群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为，利用群体中个体之间的信息交互和合作实现寻优。

本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。

关键词：群智能；最优化；算法目录摘要 (1)1 概述 (3)2 定义及原理 (3)2.1 定义 (3)2.2 群集智能算法原理 (4)3 主要群智能算法 (4)3.1 蚁群算法 (4)3.2 粒子群算法 (5)3.3 其他算法 (6)4 应用研究 (7)5 发展前景 (7)6 总结 (8)参考文献 (9)1 概述优化是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。

很多实际优化问题往往存 在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。

因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。

随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。

这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够“突现”出非常复杂的行为特征。

基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。

目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 和粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。

群集智能技术简介群智能计算，又称群体智能计算或群集智能计算，是指一类受昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群体行为启发而设计出来的具有分布式智能行为特征的一些智能算法。

群智能中的“群”指的是一组相互之间可以进行直接或间接通信的群体；“群智能”指的是无智能的群体通过合作表现出智能行为的特性。

智能计算作为一种新兴的计算技术，受到越来越多研究者的关注，并和人工生命、进化策略以及遗传算法等有着极为特殊的联系，已经得到广泛的应用。

群智能计算在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。

对一般群智能计算，通常要求满足以下五条基本原则：邻近原则：群内的个体具有对简单的空间或时间进行计算和评估的能力；品质原则：群内的个体具有对环境以及群内其他个体的品质作出响应的能力；多样性原则：群内的不同个体能够对环境中某些变化做出不同的多样反应；稳定性原则：群内个体的行为模式不会在每次环境发生变化时都发生改变；适应性原则：群内个体能够在所需代价不高的情况下，适当改变自身的行为模式。

群智能计算现含蚁群算法、蜂群算法、鸡群算法、猫群算法、鱼群算法、象群算法、狼群算法、果蝇算法、飞蛾扑火算法、萤火虫算法、细菌觅食算法、混合蛙跳算法、粒子群算法等诸多智能算法。

下面对它们中间常用的一些重要算法进行一些简单介绍。

蚁群算法，受蚂蚁觅食过程及其通信机制的启发，对蚂蚁群落的食物采集过程进行模拟，可用来解决计算机算法中的经典“货郎担问题”，即求出需要对所有n个城市进行访问且只访问一次的最短路径及其距离。

在解决货郎担问题时，蚁群算法设计的虚拟“蚂蚁”将摸索不同路线，并留下会随时间逐渐消失的虚拟“信息素”。

虚拟的“信息素”会因挥发而减少；每只蚂蚁每次随机选择要走的路径，它们倾向于选择路径比较短的、信息素比较浓的路径。

根据“信息素较浓的路线更近”的原则，即可选择出最佳路线。

由于这个算法利用了正反馈机制，使得较短的路径能够有较大的机会得到选择，并且由于采用了概率算法，所以它能够不局限于局部最优解。

第一章群体智能和进化计算优化问题存在于科学、工程和工业的各个领域。

在许多情况下，此类优化问题，特别是在当前场景中，涉及各种决策变量、复杂的结构化目标和约束。

通常，经典或传统的优化技术在以其原始形式求解此类现实优化问题时都会遇到困难。

由于经典优化算法在求解大规模、高度非线性、通常不可微的问题时存在不足，因此需要开发高效、鲁棒的计算算法，无论问题大小，都可以对其进行求解。

从自然中获得灵感，开发计算效率高的算法是处理现实世界优化问题的一种方法。

从广义上讲，我们可以将这些算法应用于计算科学领域，尤其是计算智能领域。

计算智能(CI)是一组受自然启发的计算方法和途径，用于解决复杂的现实世界问题。

CI主要包括模糊系统（Fuzzy Systems，FS）、神经网络（Neural Networks，NN）、群体智能（Swarm Intelligence，SI）和进化计算（Evolutionary Computation，EC）。

计算智能技术具有强大、高效、灵活、可靠等诸多优点，其中群体智能和进化计算是计算智能的两个非常有用的组成部分，主要用于解决优化问题。

本部分内容主要关注各种群体和进化优化算法。

1.1群体智能单词“Swarm”指的是一群无序移动的个体或对象，如昆虫，鸟，鱼。

更正式地讲，群体可以看作是相互作用的同类代理或个体的集合。

通过建模和模拟这些个体的觅食行为，研究人员已经开发了许多有用的算法。

“群体智能”一词是由Beni和Wang[1]在研究移动机器人系统时提出的。

他们开发了一套控制机器人群的算法，然而，早期的研究或多或少地都利用了鸟类的群居行为。

例如，1987年Reynolds[2]开发了一套程序，使用个体行为来模拟鸟类或其他动物的觅食行为。

群体智能是一门研究自然和人工系统的学科，由许多个体组成，这些个体基于社会实体间分散的、集体的和自组织的的合作行为进行协调，如鸟群、鱼群、蚁群、动物放牧、细菌生长和微生物智能。

第一章测试1. 一般公认人工智能的鼻祖是谁?()A:图灵B:麦肯锡C:牛顿D:爱因斯坦答案：A2. 人工智能这一学科正式产生是()。

A:1956 年B:1945 年C:1980 年D:1957 年答案：A3. 智力包括 ( ) 。

A:控制情绪的能力B:超强的记忆能力C:集中精力的能力D:学习的能力答案：ACD第二章测试1. 用搜索求解问题的方法，就是数学中的建模方法。

()A:对B:错答案：B2. 用搜索求解问题一定可以找到最优解。

()A:错B:对答案：A3. 启发式信息按其形式可分为()和()。

答案：4. 通过搜索实现问题求解的基本步骤是定义()、( ) 和( ) 。

,答案：5. 搜索图分为()和()两种。

.答案：6. 状态表示可以是()。

A:树结构B:图片C:矩阵D:列表答案：ACD第三章测试1. 与或图中包含的关系有()。

A:And/OrB:OrC:否定D:And答案：ABD2. 如果问题有解，即SO→Sg存在一条路径，A*算法一定能找到最优解()A:错B:对答案：B3. 根据图对应的实际问题背景，图又可分为()和()。

答案：4. 在通用图搜索算法的第6步，为什么产生n 的一切后继节点构成的集合M中，其中不包括n 的先辈点?答案：5. 在通用图搜索算法的第7.2步，若PEG, 为什么要确定是否更改Tree中P到n 的指针。

答案：6. 什么是A 算法答案：第四章测试1. 下棋是非零和博弈。

()A:对B:错答案：B2. 极小极大搜索算法在扩展搜索树时，是以深度优先的方式。

()A:对B:错答案：B3. 极小极大搜索算法是以自顶向下的方式扩展搜索树，以自底向上的方式倒推评价值()A:错B:对答案：B4. αβ剪枝法的搜索过程中，α值永不上升，β值永不下降()A:错B:对答案：A5. 下棋的评价函数的要求是有利于程序方的势态， f(P)取()值，有利于对方的势态， f(P)取 ( ) 值。

,答案：6. 博弈算法MinMax 的基本思想，当轮到Min 走步的结点时， Max 应考虑f(p)取极()值；当轮到Max 走步的结点时， Max 应考虑f(p)取极 ( ) 值。

引言：随着技术的发展，群体智能算法正在成为解决复杂问题的有效方法之一。

群体智能算法是一类借鉴自然界群体行为的启发式优化算法，通过多个个体的相互协作与竞争，来求解复杂问题。

本文将介绍常见的群体智能算法，并对其原理、应用、优缺点进行详细阐述，以期帮助读者更好地理解和应用这些算法。

概述：群体智能算法的主要特点是通过模拟群体中个体的行为进行求解。

这种算法中个体之间通过信息交流、竞争和合作等方式实现问题的优化。

常见的群体智能算法包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法、人工鱼群算法和蜂群算法等。

下面将对这些算法的原理、应用以及优缺点进行详细介绍。

正文：一、遗传算法1.原理：遗传算法是一种通过模拟自然界的生物进化过程来优化问题的方法。

它通过染色体编码个体，利用交叉、变异等操作新的个体，并通过适应度函数评估个体的适应度。

然后，根据适应度选择优秀个体进行下一代的繁衍。

2.应用：遗传算法广泛应用于优化问题的求解，如函数优化、机器学习、图像处理等领域。

3.优缺点：优点：全局搜索能力强，易于并行化实现。

缺点：对问题的描述要求高，需要预先设定好适应度函数和编码方式。

二、粒子群优化算法1.原理：粒子群优化算法模拟鸟群或鱼群中的群体协作行为。

每个粒子代表一个潜在解，通过追随当前最优个体和个体之间的信息交流，来寻找最优解。

2.应用：粒子群优化算法广泛应用于连续优化问题的求解，例如参数优化、神经网络训练等。

3.优缺点：优点：收敛速度快，易于实现。

缺点：容易陷入局部最优。

三、蚁群算法1.原理：蚁群算法模拟蚂蚁在寻找食物时的行为。

蚂蚁通过信息素的释放和感知，选择路径并与其他蚂蚁相互交流，最终找到最短路径。

2.应用：蚁群算法广泛应用于路径规划、调度问题等领域。

3.优缺点：优点：适用于离散问题，具有较好的全局搜索能力。

缺点：参数设置较为复杂，易于陷入局部最优。

四、人工鱼群算法1.原理：人工鱼群算法模拟鱼群觅食的行为。

每个鱼代表一个潜在解，通过觅食、追随和扩散等行为寻找最优解。

基于群集智能的组合优化算法研究群集智能（Swarm Intelligence）是一种生物学中的启发式算法，其灵感来自昆虫群体等自组织现象。

群集智能算法是一种集合了多个个体间的协作和竞争机制的优化算法，是一种具有较强适应性和鲁棒性的算法，而组合优化问题因其NP难度，一直以来是计算智能领域研究的热点问题。

在此基础上，基于群集智能的组合优化算法应运而生。

组合优化问题是指在多个可能解决方案中，选出最优解决方案的问题。

常见的组合优化问题包括旅行商问题、背包问题、集合覆盖问题等。

这些问题均考虑了相互依赖的多个因素，因此它们不是简单的数学计算问题，而是需要深入思考和分析的复杂问题。

但是，群集智能的算法思想可以对组合优化问题这类复杂问题起到良好的解决作用。

基于群集智能的组合优化算法通常包括以下几个步骤：第一步，构建群体模型。

群体模型包括了多个个体的初始状态，例如解的初始化，或者随机的参数。

这些初始状态代表了可能的解决方案集合。

第二步，定义适应度函数。

适应度函数是对于每个个体的解的评价标准。

组合优化问题中的适应度函数通常是目标函数或者代价函数。

它可以测量当前个体解决方案的优良程度。

第三步，定义个体行为模型。

个体行为模型分为两种：传统的随机行为模型以及启发式的行为模型。

随机行为模型代表了个体在所有可能的解决方案中随机移动的行为方式。

启发式行为模型代表了个体在当前状态周围进行搜索的行为方式，例如蚁群算法中的信息素模型。

第四步，定义个体间的协作机制。

在群集智能算法中，个体间的协作机制通常是一种信息沟通的方式。

例如，在蚁群算法中，蚂蚁通过释放信息素进行沟通。

第五步，定义个体间的竞争机制。

个体间的竞争机制通常通过一个解决方案的占用来进行。

例如，在蚁群算法中，蚂蚁互相竞争一个蚂蚁的路径是否更优。

通过以上的步骤，基于群集智能的组合优化算法可以得到最优解。

这类算法非常适合用于解决复杂、包含多种因素的问题。

在具体应用方面，基于群集智能的组合优化算法可以广泛应用于各种领域。

第7章群智能算法及其应用群智能算法是一种基于群体集体行为的智能算法。

它是通过模拟群体的协作与竞争的行为方式来解决问题的一种方法。

群智能算法在生物学、物理学、社会学等领域都有广泛的应用。

本章将介绍群智能算法的基本原理、算法分类以及在实际应用中的一些案例。

首先，群智能算法的基本原理是模拟群体的协作与竞争的行为方式。

在群体中，个体通过相互之间的交流与反馈，不断调整与优化自己的行为。

群智能算法通过模拟这种行为方式，利用群体的智慧来解决问题。

群智能算法可以分为两类：集体智能和群体智能。

集体智能是指群体中每个个体的行为都是相同的，通过个体之间简单的交互与通信来实现集体的智能。

群体智能则是指群体中每个个体的行为是不同的，通过个体之间的合作与竞争来实现群体的智能。

常见的群智能算法有蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等。

蚁群算法是通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为方式来解决优化问题的算法。

蚁群算法通过模拟蚂蚁释放信息素的方式来实现信息的传递与共享，从而找到一条最优路径。

粒子群算法是通过模拟鸟群捕食行为的方式来解决优化问题的算法。

粒子群算法通过模拟鸟群中粒子的位置与速度的更新来实现问题的优化。

遗传算法是通过模拟进化生物的遗传方式来解决优化问题的算法。

遗传算法通过模拟个体的选择、交叉与变异等操作来实现问题的优化。

群智能算法在实际应用中有很广泛的应用。

例如，在交通运输领域中，可以利用蚁群算法来优化交通流量。

通过模拟蚂蚁选择路径的方式，可以找到最优的交通路径，从而减少拥堵与排队时间。

在工程优化领域中，可以利用粒子群算法来解决优化问题。

通过模拟粒子的位置与速度的更新，可以找到最优的参数配置，从而优化工程设计。

在机器学习领域中，可以利用遗传算法来优化模型的参数。

通过模拟个体的选择、交叉与变异等操作，可以优化模型的效果。

综上所述，群智能算法是一种基于群体集体行为的智能算法。

它通过模拟群体的协作与竞争的行为方式来解决问题。

群智能算法可以分为集体智能与群体智能两类，常见的算法有蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等。

第7章机器学习参考答案7-6 设训练例子集如下表所示：序号属性分类x1x21 T T +2 T T +3 T F -4 F F +5 F T _6 F T _请用ID3算法完成其学习过程。

解：设根节点为S，尽管它包含了所有的训练例子，但却没有包含任何分类信息，因此具有最大的信息熵。

即：H(S)= - (P(+)log2 P(+) + P(-)log2 P(-))式中P(+)=3/6，P(-)=3/6分别是决策方案为“+”或“-”时的概率。

因此有H(S)= - ((3/6)log2(3/6) + (3/6)log2(3/6))=1按照ID3算法，需要选择一个能使S的期望熵为最小的一个属性对根节点进行扩展，因此我们需要先计算S关于每个属性的条件熵：H(S|x i)= ( |S T| / |S|)* H(S T) + ( |S F| / |S|)* H(S F)其中，T和F为属性x i的属性值，S T和S F分别为x i=T或x i=F时的例子集，|S|、| S T|和|S F|分别为例子集S、S T和S F的大小。

下面先计算S关于属性x1的条件熵：在本题中，当x1=T时，有：S T={1，2，3}当x1=F时，有：S F={4，5，6}其中，S T和S F中的数字均为例子集S中的各个例子的序号，且有|S|=6，| S T |=| S F |=3。

由S T可知，其决策方案为“+”或“-”的概率分别是：P ST(+)=2/3P ST (-)=1/3因此有：H(S T)= - (P ST (+)log2 P ST (+) + P ST (-)log2 P ST (- ))= - ((2/3)log2(2/3) + (1/3)log2(1/3))=0.9183再由S F可知，其决策方案为“+”或“-”的概率分别是：P SF (+)=1/3P SF (-)=2/3则有：H (S F)= - (P SF (+)log2 P SF (+) + P SF (-)log2 P SF (- ))= - ((1/3)log2(1/3)+ (2/3)log2(2/3))=0.9183将H(S T)和H (S F)代入条件熵公式，有：H(S|x1)=(|S T|/|S|)H(S T)+ (|S F|/|S|)H(S F)=(3/6)﹡0.9183 + (3/6)﹡0.9183=0.9183下面再计算S关于属性x2的条件熵：在本题中，当x2=T时，有：S T={1，2，5，6}当x2=F时，有：S F={3，4}其中，S T和S F中的数字均为例子集S中的各个例子的序号，且有|S|=6，| S T |=4，| S F |=2。

群智能算法
章节一：引言
本章将介绍群智能算法的概念、背景和意义。

其中包括群智能
算法的定义、发展历程以及在实际应用中的重要性和优势。

章节二：群智能算法的基本原理
本章将详细介绍群智能算法的基本原理，包括代表性的群智能
算法如蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等，并对其工作原理
进行解析和比较。

章节三：群智能算法的应用领域
本章将探讨群智能算法在不同领域中的应用案例，包括优化问题、模式识别、数据挖掘等。

同时，结合具体案例，介绍群智能算
法在这些领域的优势和应用效果。

章节四：群智能算法的改进与优化
本章将介绍群智能算法的改进方法和优化策略，包括参数调节、混合算法、控制策略等。

同时，结合实际案例，对比不同优化策略
的效果并给出建议。

章节五：群智能算法的进一步研究
本章将探讨群智能算法的未来发展方向和研究重点，包括新型算法的设计、算法的并行化、算法的融合等。

同时，对群智能算法在理论和实践中的挑战提出展望。

附件：本文档涉及附件包括相关案例、实验数据以及算法实现代码等。

法律名词及注释：
⒈知识产权：指法律规定的对于创作和发明的优先权保护，包括专利权、商标权、著作权等。

⒉数据保护：指对个人数据进行合理使用和保护，涉及隐私保护、信息安全等法律法规。

⒊垄断和竞争法：指对市场上垄断行为和不正当竞争行为进行规范和监管的法律法规。

⒋伦理：指在发展和应用中对道德、社会和法律问题的思考和规范。