湘潭大学 人工智能课件 群智能

1、artificial intelligence (ai)，第9章：将组智能系统、内容提要、第9章：组智能系统、内容提要、第9章：将组智能系统、组智能描述为新的进化计算技术成为研究的焦点。特性是非智能主体通过合作表现智能行为的特性，它没有集中控制，没有提供全局模型，为解决复杂的分布式问题提供了基础。组智能，优势灵活性：组可以随时适应不断变化的环境。坚固性：即使个人失败，整个小组也能完成任务。自我组织：活动既不受中央控制，也不受局部控制。典型算法蚂蚁群算法(蚂蚁捕食)粒子群算法(鸟捕食)、群智能、粒子群算法、粒子群算法(pso)、粒子群算法原理、粒子群算法(pso)、粒子群算法(pso)、粒子群算

2、法、粒子群算法(pso)1995年，詹姆斯肯尼(社会心理学博士)和露丝埃伯哈特(电子工程学博士，http:/www . engr . iupui . edu/eber hart/)提出粒子群算法(particle swarm optimization)pso算法每个解决方案都被称为“粒子(粒子)”，所有粒子都有自适应值，每个粒子都有确定飞行方向和距离的速度，粒子沿当前最佳粒子搜索解决方案空间。particle swarm optimization的原理说明，particle swarm optimization原理，算法流，pso算法的相关定义pso中的对象，也称为粒子，在多维搜索空间中飞行。

3、pso中的每个粒子保留两个向量位置向量xi。解决方案空间中粒子的当前位置速度矢量vi:解决方案空间中粒子的飞行速度pbest:粒子自身过去的最佳位置gbest:组全局最佳矢量lbest:邻居的最佳位置，pso算法初始化为随机粒子组，通过迭代找到最佳位置。在每次迭代中，粒子通过跟踪单个极端(pbest)和全局极端(gbest)更新位置。算法流、算法流、粒子速度和位置更新、t时间指示第一个粒子在超空间中占用的位置。将速度向量添加到当前位置后，位置更改为：算法流，pso算法是驱动优化过程的速度vi(t)矢量。速度矢量反映了粒子本身的经验知识和相邻粒子的社会交换信息。粒子的经验知识通常称为认知部分，与

4、粒子过去的最佳位置(pbest)成正比。社会交换信息被称为速度方程的社会部分。相邻大小不同的两个算法gbest pso、全局最佳粒子群优化lbest pso、局部最佳粒子群优化、算法过程、gbest pso:全局最佳粒子群优化、粒子群优化、粒子群优化特性pso算法收敛速度，特别是算法初期在收敛的情况下，由于所有粒子都朝着最佳解决方案的方向飞去，因此粒子均化(多样性损失)，导致后期收敛速度明显减慢，算法以一定精度收敛，优化无法继续，可实现的精度也不高。，内容摘要，第9章：群智能系统，群算法原理，群体的捕食行为，群体算法原理，群体分工，群体算法原理，蚂蚁血结构，群体算法原理，蚂蚁血结构，信息素是蚂

5、蚁本身释放出来的，实现蚂蚁群内间接通信的物质。短路径上蚂蚁的往返时间比较短，单位时间内通过这条路径的蚂蚁很多，因此信息素的累积速度比较长。因此，当后续蚂蚁在路口的时候，他们倾向于检测以前蚂蚁留下的信息，选择更短的路径。这种积极的反馈机制使越来越多的蚂蚁沿着巢穴和食物之间的最短路径行进。其他路径的信息素随着时间的推移蒸发，所以最终所有蚂蚁都沿着最佳路径移动。蚂蚁群算法过程、蚂蚁系统(ant system，as)的ant -cycle版本是最基本的aco算法，并提出了tsp作为应用实例。蚂蚁群算法过程，路径构建：伪随机比选择规则对于每个蚂蚁k，路径内存矢量rk按访问顺序记录k通过的所有城市序列号。

6、如果将蚂蚁k当前所在的城市设置为i，那么选择城市j作为下一次访问对象的概率将如上所示。jk(i)表示可以直接从城市i到达而蚂蚁不访问的城市序列rk中的一组城市。(i，j)是启发式信息，通常由(i，j)=1/dij直接计算。(i，j)表示边(i，j)上信息素的数量。蚂蚁群算法过程，路径构建：伪随机比选择规则长度越短，信息素浓度越高，蚂蚁选择的概率越高。和是控制启发式信息和信息素浓度之间权重关系的两个预设参数。0时算法进化为现有的随机贪心算法，选择最近城市的概率最高。=0时，蚂蚁仅根据信息素浓度确定路径，算法快速收敛，最佳路径与实际目标大不相同，算法性能差。蚁群算法过程，信息素更新：(1)算法初始化时，问题空间各方面的信息素初始化为0。(2)算法重复每一轮，问题空间所有路径上的信息素蒸发，所有边上的信息素乘以小于1的常数(:信息素的蒸发率)。信息素蒸发是自然界本身固有的特征，可以防止算法中信息素的无限积累，从而使算法快速丢弃以前制造的糟糕路线。大卫亚设，北境，成功)(3)蚂蚁根据自己建造的路径长度，在这个轮子经过的边缘释放