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ch智能理论蚁群算法PPT学习教案.pptx
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会计学
1
ch
智能理论蚁群
算法
蚁群优化算法应用领域
蚁群算法能够用于解
决大多数优化问题或
者能够被转化为优化
求解的问题。
目前,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
生物系统建模
─
流程规划
─
信号处理
─
机器人控
制
─
决策支持
─
仿
真
和
系
统
辩
识
第
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蚁群优化算法研究背景
群智能理论研究领域
有两种主要的算法:
蚁群算法
(Ant Colon
y Optimizati
on, AC
O)
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
(P
article Swarm
Optimization, PSO)
起源于对简单社会系统的模拟。
最初模拟鸟群觅食的过程,后来发现它是一种很好
的优化工具。
第
2
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29
页
蚁群优化算法研究背景
群智能依靠的是
概率搜索算法
。
虽然概率搜索算法通
常要采用较
多的评价函数,但与
梯度法及传
统的演化算法相比,
主要优点为:
无集中控制约
束,不会因个别
个体的故障影响整
个问题的求解,
确保了系统具备更
强的鲁棒性
以非直接的信息交
流方式确保了
系统的扩展性
并行分布式算法模
型,可充分利
用多处理器
对问题
定义的
连续
性无特
殊要
求
算法实
现简单
第
3
页
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页
蚁群优化算法研究背景
群智能方法的易于实
现体现在:
算法中仅涉及各种基本的数学操作
数据处理过程对
CP
U
和内存的要求不高
只需要目标函数的输出值,不需要它的梯度信息。
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