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蟻群演算法圖

發布時間: 2022-09-23 08:44:49

㈠ 遺傳演算法,蟻群演算法和粒子群演算法都是什麼演算法

遺傳演算法(Genetic Algorithm)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。
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。
粒子群演算法,也稱粒子群優化演算法(Particle Swarm Optimization),縮寫為 PSO, 是近年來由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 開發的一種新的進化演算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 演算法屬於進化演算法的一種,和模擬退火演算法相似,它也是從隨機解出發,通過迭代尋找最優解,它也是通過適應度來評價解的品質,但它比遺傳演算法規則更為簡單,它沒有遺傳演算法的「交叉」(Crossover) 和「變異」(Mutation) 操作,它通過追隨當前搜索到的最優值來尋找全局最優。

㈡ 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。

㈢ 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。

㈣ 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?

㈤ 蟻群演算法的問題

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,大部分螞蟻會沿著信息素很快找到食物的。但不排除會出現這樣的情況:在最初的時候,一部分螞蟻通過隨機選擇了同一條路徑,隨著這條路徑上螞蟻釋放的信息素越來越多,更多的螞蟻也選擇這條路徑,但這條路徑並不是最優(即最短)的,所以,導致了迭代次數完成後,螞蟻找到的不是最優解,而是次優解,這種情況下的結果可能對實際應用的意義就不大了。
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。

㈥ 請問蟻群演算法和遺傳演算法的優缺點比較(不要一大段一大段的,簡潔概括即可)

遺傳演算法有比較強的全局搜索能力,特別是當交叉概率比較大時,能產生大量的新個體,提高了全局搜索范圍,遺傳演算法適合求解離散問題,具備數學理論支持,但是存在著漢明懸崖等問題。
蟻群演算法適合在圖上搜索路徑問題,計算開銷會大。

兩者都是隨機演算法,只不過遺傳演算法是仿生學的演算法;蟻群演算法是數學演算法,是應用目前最廣的演算法 。針對不同的研究方向,它所體現出來的優缺點是不一樣的,將這兩個演算法混合,優勢互補,提高優化性能,並且分別來求解離散空間的和連續空間的優化問題。

希望可以幫到您,望採納!

㈦ 蟻群演算法 螞蟻的初始分布位置和最終分布位置由什麼決定

概念:蟻群演算法(antcolonyoptimization,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MarcoDorigo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其原理: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應用范圍: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!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.

㈧ 為什麼蟻群演算法每次運行的圖都不一樣

蟻群演算法
屬於隨機優化演算法的一種,隨機優化演算法,由於開始和過程都是隨機的數值,所以每次產生的結果都不一樣。但大致收斂方向是一致的。

㈨ 什麼是螞蟻演算法

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

㈩ 什麼是蟻群演算法,神經網路演算法,遺傳演算法

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)。

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