浅谈几种智能优化算法
ISSN1009-3044
Computer与技术电脑知识与技术ComputerKnowledgeKnowledgeandandTechnologyTechnology电脑知识
Vol.7,No.19,July2011.第7卷第19期(2011年7月)www.wendangwang.com浅谈几种智能优化算法
海丽切木·阿布来提
(新疆教育学院数学与信息技术分院,新疆乌鲁木齐市830043)
摘要:该文首先介绍介绍了几种典型的群体智能算法,具体包括遗传算法、蚁群算法和粒子群算法,并对它们进行了详细的分析。关键词:智能算法;蚁群算法;遗传算法;粒子群算法
中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号:1009-3044(2011)19-4628-03
EmpiricalStudyonSeveralTypicalIntelligenceAlgorithms·HalqamAblat
(SubInstituteofMathematicsandInformationTechnology,XinjiangEducationInstitute,Urumqi830043,China)
Abstract:Inthisessay,theauthorintroduceseveraltypicalswarmintelligencealgorithmsincludesgeneticalgorithm,antcolonyoptimiza-tionalgorithmandparticleswarmoptimizationalgorithm.
Keywords:intelligencealgorithm;geneticalgorithm;antcolonyalgorithm;particleswarmalgorithm
1概述
为了使系统达到最优的目标所提出的各种求解方法称为最优化方法。最优化在运筹学和管理科学中起着核心作用。最优化通常是极大或极小某个多变量的函数并满足一些等式或不等式约束。最优化技术对社会的影响日益增加,应用的种类和数量快速增加,丝毫没有减缓的趋势。近几年来,随着计算机的发展,一些过去无法解决的复杂优化问题已经能够通过计算机来求得近似解,所以,计算机求解优化问题的方法研究也就显得越来越重要了。
对于简单的函数优化问题,经典算法比较有效,且能获得函数的精确最优解。但是对于具有非线性、多极值等特点的复杂函数及组合优化问题而言,经典算法往往无能为力。基于系统动态演化的算法及基于此类算法而构成的混合型算法又可称为智能优化算法。
近年来,随着优化理论的发展,一些新的智能算法得到了迅速发展和广泛应用,成为解决传统优化问题的新方法,如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
2蚁群算法
蚁群算法是受到对真实蚁群行为的研究的启发而提出的。生物学研究表明一群互相协作的蚂蚁能够找到食物源和巢穴之间的最短路径,而单只蚂蚁却不能。因此,由大量蚂蚁组成的蚁群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象:某一路径上走过的蚂蚁越多,则后来者选择该路径的概率就越大。蚂蚁个体之间就是通过这种间接的通信机制达到协同搜索食物最短路径的目的。蚂蚁觅食协作方式的本质是:1)路径概率选择机制:信息素踪迹越浓的路径,被选中的概率越大;2)信息素更新机制:路径越短,在上面的信息素踪迹浓度增长越快;3)协同工作机制:蚂蚁之间通过信息素进行通信。
在蚁群优化算法中,作为分布智能体(Distributedgent)的人工蚁(ArtificialAnts)的行为可以如下描述:一群人工蚁相互协作在问题的解空间中搜索好的解,这些人工蚁按照人工信息素踪迹和基于问题的启发式信息的指引在问题空间移动以构造问题的解。在此,信息素(Pheromone)类似于一种分布式的长期记忆,这种记忆不是局部地存在于单个的人工蚁,而是全局地分布在整个问题空间。当人工蚁在问题空间中移动时,它们在其经过的路径上留下信息素踪迹,这些踪迹反映了人工蚁在问题空间觅食(即构造好的解)过程中的经历。换句话说,信息素在蚁群的协作和通信中起到一种间接媒介的作用。人工蚁在解空间中一步一步地移动从而构造问题的解,同时,它们根据解的质量在其路径上留下相应浓度的信息素,蚁群中其他蚂蚁倾向于沿着信息素浓的路径前进,同样这些蚂蚁也将在这段路径上留下自己的信息素,这就形成了一种自催化强化学习机制,也就是正反馈。这种正反馈机制将指引蚁群找到高质量的问题解。
3遗传算法
遗传算法(GeneticAgorithm)是模拟生物在自然环境中优胜劣汰、适者生存的遗传和进化过程而形成的一种具有自适应能力的、全局性的概率搜索算法。遗传算法是从代表待优化问题潜在解集的一个种群开始,而种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。基因编码成染色体,每个个体由染色体构成,每个个体实际上是带有染色体特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体,是多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是多个基因的某种组合,它决定了个体的形状的外部表现。因此,在一开始需要实现从表现收稿日期:2011-05-20
作者简介:海丽切木·阿布来提(1972-),女(维吾尔族),乌鲁木齐人,新疆教育学院数学与信息技术分院讲师,硕士,2005年在江南
大学研修,主要从事计算机应用技术研究。
4628人工智能及识别技术本栏目责任编辑:唐一东
你可能喜欢
- 经典算法
- 算法大全
- 粒子群优化
- 装箱问题
- 数学建模算法
- 网络最大流问题
- 模拟退火算法
- Pascal程序设计经典算法12页
- java经典100例算法题34页
- 经典算法设计方法大杂烩17页
- c语言经典算法22页
- c语言经典算法8页
- 面试经典算法c5页
- JAVA排序算法大全【整理版】4页
- 快速算法大全11页
- 算法大全20页
- 常用软考算法大全内附实例61页
- 算法大全参考文献2页
- java Hash算法大全13页
- 经典pso粒子群优化算法程序2页
- PSO粒子群优化算法6页
- 粒子群优化算法在遥感影像增强中的应用5页
- 相关性粒子群优化模型14页
- 基于改进离散粒子群优化算法的逆向物流选址模型研究_杨名3页
- 复形法粒子群优化算法研究3页
- 装箱问题matlab4页
- 实验五 锁具装箱问题6页
- 锁具装箱问题中的计数算法2页
- 装箱问题的近似解15页
- 一种求解一维装箱问题的近似算法的研究25页
- 浅议装箱问题的若干求解策略5页
- 高速公路智能汽车自动超车控制算法仿真研究 2014美国数学建模 MCM A6页
- 数学建模十大经典算法3页
- 数学建模的10种常用算法1页
- 数学建模十大经典算法1页
- 数学建模常用算法和模型全集1页
- 数学建模专题之遗传算法100页
- 网络流与匹配问题最大流,最》43页
- 网络最大流问题24页
- 10-4 网络最大流问题-xfj27页
- 6.4网络最大流问题10页
- 蚁群算法在网络最大流问题中的应用3页
- 网络最大流问题43页
- 模拟退火算法10页
- Ch2 模拟退火算法17页
- 基于模拟退火算法的工件位置标定5页
- 单纯形-模拟退火算法3页
- 模拟退火算法机理研究6页
- 模拟退火算法的并行化策略研究2页


