文档介绍：什么是人工智能算法
随着计算机技术的飞速发展,智能计算方法的应用领域也越来越广泛,当前存在的一些智能算法有人工神经网络 遗传算法 模拟退火算法 群集智能 蚁群算法 粒子群算 等等。蚁群算法只是其中的一种。人工智能计算也有人称之为“软计算”,是们受自然(生物界)规律的启迪,根据其原理,模仿求解问题的算法。从自然界得到启迪,模仿其结构进行发明创造,这就是仿生学。这是我们向自然界学****的一个方面。另一方面,我们还可以利用仿生原理进行设计(包括设计算法),这就是智能计算的思想。
1
蚁群算法
起源
应用领域
研究背景
基本原理
2
蚁群优化算法起源
蚁群算法最开始的提出是在90年代有人受了蚂蚁觅食时的通讯机制的启发用来解决计算机算法学中经典的“旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)”。
TSP问题属于易于描述但难于解决的著名难题之一,至今世界上还有不少人在研究它。该问题的基本描述是:某售货员要到若干个村庄售货,各村庄之间的路程是已知的,为了提高效率,售货员决定从所在商店出发,到每个村庄都售货一次后再返回商店,问他应选择一条什么路线才能使所走的总路程最短? 其实有很多实际问题可归结为TSP问题。
3
蚁群优化算法起源
例如邮路问题就是一个TSP问题。假定有一辆邮车要到n个不同的地点收集邮件,这种情况可以用n十1个结点的图来表示。一个结点表示此邮车出发并要返回的那个邮局,其余的n个结点表示要收集邮件的n个地点。邮车所行经的路线是一条周游路线,希望求出具有最小长度的周游路线。再举一个例子在一条装配线上用一个机械手去紧固待装配部件上的螺帽问题。机械手由其初始位置(该位置在第一个要紧固的螺帽的上方)开始,依次移动到其余的每一个螺帽,最后返回到初始位置。一条最小成本周游路线将使这机械手完成其工作所用的时间取最小值。所以TSP问题的研究也是具有很多实际价值。
4
蚁群算法应用领域
这种方法能够被用于解决大多数优化问题或者能够转化为优化求解的问题。现在其应用领域已扩展到多目标优化、数据分类、数据聚类、模式识别、电信QoS管理、生物系统建模、流程规划、信号处理、机器人控制、决策支持以及仿真和系统辩识等方面,群智能理论和方法为解决这类应用问题提供了新的途径。
5
蚁群优化算法研究背景 1/3
蚁群算法属于群智理论。群智能理论研究领域有两种主要的算法:蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)和微粒群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟,已成功应用于许多离散优化问题。微粒群算法也是起源于对简单社会系统的模拟,最初是模拟鸟群觅食的过程,但后来发现它是一种很好的优化工具。
6
蚁群优化算法研究背景 3/3
群智能方法易于实现,算法中仅涉及各种基本的数学操作,其数据处理过程对CPU和内存的要求也不高。而且,这种方法只需目标函数的输出值,而无需其梯度信息。已完成的群智能理论和应用方法研究证明群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法。更为重要是,群智能潜在的并行性和分布式特点为处理大量的以数据库形式存在的数据提供了技术保证。无论是从理论研究还是应用研究的角度分析,群智能理论及其应用研究都是具有重要学术意义和现实价值的。
8
蚁群算法原理
蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法。蚂蚁在运动过程中,能够在它所经过的路径上留下一种称之为外激素(pheromone)的物质进行信息传递,而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质,并以此指导自己的运动方向,因此由大量蚂蚁组成的蚁群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。
为了说明蚁群算法的原理,先简要介绍一下蚂蚁搜寻食物的具体过程。在蚁群寻找食物时,它们总能找到一条从食物到巢穴之间的最优路径。这是因为蚂蚁在寻找路径时会在路径上释放出一种特殊的信息素。。与此同时释放出与路径长度有关的信息素。路径越长,。这样形成一个正反馈。。最终整个蚁群会找出最优路径。
9
简化的蚂蚁寻食过程 1/3
蚂蚁从A点出发,速度相同,食物在D点,可能随机选择路线ABD或ACD。假设初始时每条分配路线一只蚂蚁,每个时间单位行走一步,本图为经过9个时间单位时的情形:走ABD的蚂蚁到达终点,而走ACD的蚂蚁刚好走到C点,为一半路程。
10