一种改进的蚁群算法在高光谱遥感图象分类中的应用

一种改进的蚁群算法在高光谱遥感图象分类中的应用

孙可;殷守林;刘杰

【摘要】针对原始蚁群算法在高光谱遥感图象分类中收敛速度慢,结果不精确的缺点,提出了一种改进的蚁群算法,并把基于改进蚁群算法的特征选择应用在高光谱遥感图象分类中,从而建立一种新的高光谱遥感图象分类模型.模型分为3部分:基于传统蚁群算法原理,提出新的蚁群算法信息素更新方法;使用改进后的蚁群算法,令蚂蚁在平面上随机选择一个随机投影到平面上的特征,在所有特征中,使用判别函数来确定哪条路径最优,随后形成特征组合;根据特征组合,使用极大似然分类器对遥感图象进行分类.实验结果表明,基于改进的蚁群算法更能有效的对高光谱遥感图象进行分类.

【期刊名称】《沈阳师范大学学报（自然科学版）》

【年(卷),期】2016(034)003

【总页数】5页(P354-358)

【关键词】蚁群算法;特征选择;高光谱遥感图象分类;信息素;极大似然分类器;特征组合

【作者】孙可;殷守林;刘杰

【作者单位】沈阳师范大学科信软件学院,沈阳 110034;沈阳师范大学科信软件学院,沈阳 110034;沈阳师范大学科信软件学院,沈阳 110034

【正文语种】中文

【中图分类】TP391

近年来,模拟自然界动物行为产生了人工智能算法,如最新的智能算法:磁铁优化算法[1]、头脑风暴算法[2]、狼群算法、猫群算法以及蚁群算法[3]等,其快速发展已经应用在很多领域。这些智能算法在高光谱遥感图象分类中也得到了广泛的应用[4-6],陈善静等[7]提出了一种新的结合空-谱二维特征蚁群组合优化和支持向量机方法对高光谱图象进行分类,该方法首先使用一类蚁群在样本空间进行搜索,然后使用另一类蚁群在光谱维空间进行搜索,得到最大间距波段并对其进行组合,提取最优特征波段。王立国等[8]提出了结合拟态物理学优化(APO)算法的高光谱图象波段选择方法,首先对图象进行自空间划分,然后选取适应度函数。文献[9]提出了一种基于人工蜂群算法的高光谱图象波段选择方法,大大提高了图象分类的精确度。

在地表覆盖物中,为区分它们的细微差别,高光谱遥感提供了非常高的光谱分辨率图象数据[10]。但是大量的图象数据又给研究人员带来了分析与解释上的难题,先前的研究结果表明,高维数据空间大多是空的[11],这表明主要应用的数据结构存在于一个子空间中。因此,有必要降低数据维度而不失原始数据的准确性。

特征选择和特征提取[12]可以降低数据维度,但特征提取策略往往是复杂的。大多数情况下,针对高光谱图象的分类,可能会产生辐射降低或者混响信息的现象,特征选择策略可以储备各种地面上的信息,但是大量的高光谱图象波段以及波段之间的强关联信息使得不能做出一些特征选择的方法。假设每个特征是独立的,则不能获得理想的降维,高光谱图象中包含的丰富信息也不能被充分挖掘。因此,有必要研究一种有效的特征选择方法选取能够在不损失有用信息的情况下,利用该特征代表图象的多光谱特性。

已有高光谱特征选择方法存在最优和次优的局限性,针对该提出了一种改进的蚁群算法特征选择。在此过程中,首先将所有的特征随机地映射到平面上,每个蚂蚁在平面上随机地选择一个特征,然后根据判定函数决定在特征中哪一条路最优。其中,选择2个判别函数,使用极大似然分类器分类选择特性,实验结果证明了本方案的有效

性。

蚁群算法是根据蚂蚁的习性而设计的一种智能优化算法,算法的迭代过程如下。

设n为空间中元素的个数,且用1,2,…,n 表示元素的序号,蚂蚁数量为m,元素i 与j 之间的距离为dij(i,j=1,2,…,n), t 时刻路径( i,j)上的信息量为τij(t)。在算法运行之初,每一条路径都有相等的信息量τij(t),设τij(t)=C ( C 为常数) ,则在t 时刻,在元素i上的蚂蚁k( k = 1,2,…,m) 由公式(1) 选择下一个元素j。

其中:ηij(t)为t 时刻路径( i,j)上的能见度,是一个局部启发式函数,表示由元素i 转移到元素j 的启发程度;β表示启发信息的重要程度;allowedk={0,1,…,n-1}表示蚂蚁k 当前能选择的元素集合;tabuk为禁忌表,作用是记录蚂蚁k已经走过的元素。

一只蚂蚁对应一个元素,蚂蚁按照式(2)来更新该边上的信息素:

式中,ξ∈[0,1]为随机参数,τ0为常数。

当所有蚂蚁遍历完所有元素后,用式(3)(4)更新各路径上的信息素:

其中,ρ为信息素挥发系数;1-ρ为信息素残留因子;为防止信息的无限积累,通常设置0<ρ<1;Δτij表示本次循环中路径( i,j) 上的信息素增量;Lgb为到目前为止找出的全局最优路径。

在传统蚁群算法中,由于使用随机比例状态转移原则,蚂蚁总是选择当前产生的最优解,从而易于陷入局部最优解而产生早熟。为了使蚂蚁能够去选择其他解,须增大选择概率范围,采用式(5)的状态转移方程去实现该功能。

其中, q为[0,1]区间均匀分布的随机数,K =1,2,…,NC。如果q<1-e-1/K,按式(5)进行计算,否则采用轮盘赌的方式进行状态转移。轮盘赌具体执行方式如下:

1) r=rand(0,1),s=0,i=1;

2) 如果s≥r,转到步骤4),否则顺序执行下一步;

(t),i=i+1,转到步骤2),其中(t)可由式(1)得到;

4) 元素j即为所选元素,结束

蚂蚁的信息素作为最关键的因素,需要有效利用,本文采用全局信息素的更新方法,对其进行必要的调整。其具体过程是当算法完成了一次迭代后,用式(7)对上一条路径进行信息素更新。

其中,Lbest为当前最优路径的长度为未排序的路径长度。当最优路径长度等于N 个循环以前的最优路径长度时,用式(8)调整信息素挥发系数:

高光谱图象数据的每个波谱段可以看作一个特性,因此在高光谱图象中,特征选择可以转化为波段的选择,被选择的子集能够丢弃冗余的信息来降低数据集的维数,在特征集X中,从n个特征中选择m(m

3.1 特征选择

对于分类来说,有n个特征可用于对每个模式进行分类,X={x1,x2,…,xn}。首先将n 个特征随机地投影到平面上,每只蚂蚁在平面上随机地选择一个特征。假设在t时刻,τij是路径(i,j)上的信息素,n是特征集大小,m是蚁群中的蚂蚁数量。其中信息素由式(6)、式(7)计算,初始设置Δτij(0)=0,选择概率由式(5)计算,参数α和β控制信息素和启发信息ηij的相对重要性。其中:

式中Jij是特征之间的判别函数。

对于改进蚁群算法的特征选择,在每次迭代的初始时期,所用特征是随机选择的。随着迭代次数的增加,蚂蚁将会选择相同的路径走,最后,特征子集对应的最优判别函数就是最佳结果。

3.2 图象分类

具体流程如下:

1) 初始化参数:设置参数α、β,最大循环次数Nmax,初始时刻信息量Δτij(0)=0,训练样本总数M。

2) 计算各特征之间的相关系数rij;初始化异质样本比例系数为υ,数量为0;初始循环

次数N=1。

3) 执行改进的蚁群算法。

Step 1 设定蚂蚁数目k=1;

Step 2 蚂蚁随机选择一个特征yi开始出发;

Step 3 第k只蚂蚁根据式(5)计算特征yi到yj的状态转移概率;

Step 4 根据状态转移概率选择候选特征,如果候选特征与该训练样本之间的判别函数值大于设定的阈值,则保留此特征并存于样本子空间中,否则选择下一个样本; Step 5 若样本子空间中的样本数小于异质样本数K(K=υM),蚂蚁继续搜索否则向

下执行;如果当前样本子空间判别函数达到最大值,设定k=k+1,根据式(6)和式(7)更新蚂蚁信息素,蚂蚁移动到yj,设置i=j,否则,转到2)。

Step6 如果判别函数大于最大值,则保留蚂蚁异质样本。

4) 循环次数增加1,即N=N+1。

5) 如果循环次数超过最大值,迭代停止,输出此时的判别函数值的特征。否则转到3)。

3.3 判别函数

在高光谱成像技术的具体应用中,采用的判别函数分别是Bhattacharya距离和Jeffries-Matusita距离。

3.3.1 Bhattacharya距离

其中,n是类别的个数;Jij(B)是第i个类与第j个类之间的Bhattacharya距离;μi是

第i个类的平均向量;∑i第i个类的协方差矩阵。

3.3.2 Jeffries-Matusita距离

其中,n是类的个数;JM是第i个类与第j个类之间的Jeffries-Matusita距离。

假设在以上2种距离计算中有类高斯分布,Bhattacharya 距离和Jeffries-Matusita距离作为距离测量法,获得的距离越大,蚁群预期值越大,那么得到的解最优。

4.1 实验环境及数据

为了说明提出算法的可行性和高效性,在Pentium(R) Dual-Core 2.6 GHz,内存为2.0 G的硬件系统和Windows XP,MATLAB2014a软件平台环境下将本文提出的

算法用于遥感图象分类实验。对比本文基于改进的蚁群算法高光谱遥感图象分类(IAC-HRS)、传统蚁群算法高光谱遥感图象分类(AC-HRS)[4]。研究数据来自某地

区的遥感图象,其中分为6大类数据:居住地、荒地、植被、道路、湖泊和河流,总训练数为2 000,测试数为500,表1是各类样本具体的数量。

4.2 实验结果及分析

图1是基于传统蚁群算法高光谱遥感图象分类结果,图2是基于改进的蚁群算法高

光谱遥感图象分类结果。分类样本的准确率如表2所示。

由图1和图2所知,基本蚁群高光谱遥感图象分类方法和改进的高光谱遥感图象分

类对遥感图象分类都有很准确的结果,但是改进的蚁群算法对其影响更大,因为在蚁

群方法中更新信息素可以防止蚂蚁陷入局部解,从而增大其灰色关联,从表2即可得知,在这6类数据中,新的算法比采用基本蚁群算法的图象分类结果分别高1.7%、0.8%、0.4%、0.5%、1.9%、1.1%。从实验结果可以说明采用本文算法能较好的

实现高光谱遥感图象分类。

针对基本蚁群算法在高光谱遥感图象分类中出现早熟,且易于陷入局部最优的缺点,

提出了改进的蚁群算法,在蚁群行动过程中改进信息素,然后再进行特征选择,来决定哪条路径最优,根据特征组合,使用极大似然分类器对遥感图象进行分类。经过实验

论证,本文算法在很大程度上提高了分类效果,在实际工程应用中,也能够发挥其价值。在以后的遥感图象分类工作中,将会采用更为先进的人工智能算法来提高分类准确率。

[ 1 ]WOO D K, CHOI J H, ALI M, et al. A Novel Multimodal Optimization Algorithm Applied to Electromagnetic Optimization[J]. IEEE Trans Magn,

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[ 8 ]王立国,魏芳洁. 结合APO算法的高光谱图像波段选择[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2013,45(9):100-106.

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【相关文献】

[10]刘振林. 基于核空谱信息挖掘的高光谱图像分类方法研究[D]. 哈尔滨:哈尔滨工业大学, 2014.

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蚁群算法在大数据分析中的应用研究

蚁群算法在大数据分析中的应用研究 随着大数据时代的到来，大数据分析已成为一个重要的研究领域。如何高效地 处理和分析庞大的数据集已成为大数据分析中的重要问题之一。在这样的背景下，蚁群算法在大数据分析中的应用越来越受到研究者的重视。 蚁群算法最初是由马科夫尼克和迪特里希等人在1991年提出的，它是一种基 于模拟蚁群行为的智能优化算法。该算法模仿了蚂蚁在寻找食物时的行为，采用" 正反馈机制"和"随机行走"等策略，寻找到最佳的路径。蚂蚁在寻找食物时，不断 释放信息素，其他蚂蚁也可以通过检测信息素的浓度来了解到已经发现了哪些路径。当一条路径上信息素的浓度越高，其他蚂蚁会更倾向于走这条路径，进而形成更多的信息素，从而形成一种"自组织"的行为，得到最优解。 蚁群算法在大数据分析中的应用主要体现在以下三个方面： 一、数据聚类 数据聚类是指在大数据集中找出相似的数据集合，并将其分为多个簇。传统的 数据聚类算法，如K-Means、DBSCAN等，需要对所有数据点进行聚类，计算量 很大，当数据点数量大到一定程度时，时间成本和计算成本将大大增加。而蚁群算法则采用"正反馈机制"和"随机行走"等策略，不断搜索所有可能的方案，进而形成 一个或多个聚簇。蚁群算法具备自适应的移动能力，可以有效地解决大数据集聚类问题。 二、数据挖掘 数据挖掘是指在大数据集中找出隐藏在数据背后的规律、趋势和信息。传统的 数据挖掘算法，如关联规则挖掘、分类、聚类等，需要对大量的数据进行计算和分析。而蚁群算法的优势在于可以对数据进行深度搜索和二叉决策树建立。蚁群算法通过模拟蚂蚁工作原理，实现对海量数据的快速、高效挖掘，挖掘出数据集中蕴含的更多规律和信息。

蚁群算法

蚁群算法综述 摘要：群集智能作为一种新兴的演化计算技术已成为越来越多研究者的关注焦点, 其理论和应用得到了很大的发展。作为群集智能的代表方法之一,蚁群算法ACO (Ant Colony Optimization, 简称ACO) 以其实现简单、正反馈、分布式的优点得到广泛的应用。蚁群算法是由意大利学者M. Dorigo 提出的一种仿生学算法。本文主要讨论了蚁群算法的改进及其应用。在第一章里介绍了蚁群算法的思想起源及研究现状。第二章详细的介绍了基本蚁群算法的原理及模型建立，并简要介绍了几种改进的蚁群优化算法。第三章讨论了蚁群算法的最新进展和发展趋势展望。 关键词：群集智能，蚁群算法，优化问题 1 引言 1.1 概述 人类的知识都来自于对自然界的理解和感悟，如天上的闪电，流淌的河流，挺拔的高山，汪洋的大海，人们从中学会了生存，学会了征服自然和利用自然。自然界中也存在着很多奇特的现象，水中的鱼儿在发现食物时总能成群结队，天上的鸟儿在迁徙时也是组成很多复杂的阵型，蚂蚁在发现食物时总能找到一条最短的路径。无论鱼儿，飞鸟或是蜜蜂，蚂蚁他们都有一个共同的特点好像有一种无形的力量将群体中的每个个体组织起来，形成一个统一的整体。看似庞杂的种群却又有着莫大的智慧，让他们能够完成一个个体所无法完成的使命。整个群体好像一个社会，形成一个有机整体，这个整体对单个个体要求不高，诸多个体组合起来数量庞大，却极具协调性和统一性，这就是群智能。 群智能算法是利用其个体数量上的优势来弥补单个个体的功能缺陷，使整个群体看起来拥有了个体所无法企及的能力和智慧。单个个体在探索过程的开始都是处于一种盲目的杂乱的工作状态，因此这些个体所能找到的最优解，对于群体而言却并非是最优的而且这些解也都是无规则的，随着越来越多的个体不断探索，单个个体受到其他成员的影响，大量的个体却逐渐趋向于一个或一条最优的路线，原本杂乱的群体渐渐呈现一种一致性，这样整个群体就具有了寻找最优解的能力。我们称这样一个群体是具有收敛特性的。群体智能具有很好的协作性、分布性、鲁棒性的特点。它属于计算机技术的一种演化方式，因此被广大学者不断关注，与人工生命，进化算法，和遗传算法有着广泛的联系。群智能理论的研究主要涵盖两方面的内容:蚁群算法和粒子群优化算法。蚁群算法是对自然界中蚂蚁觅食规则的一种模仿，主要用来解决离散域的优化问题，尤其是在二次优化问题上其应用非常广泛;粒子群优化算法也是群智能算法的一个分类，也是通过模仿自然界中鸟群觅食的过程演化而来的，后来也被广大学者证明是一种很好的优化工具。 1.2 蚁群算法的产生和发展 蚁群算法(antc。I。nyoptimization，Aeo)，又称蚂蚁算法[1]，是一种用来求复杂问题的优化算法。它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出，灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。其实自然界中的昆虫，包蚂蚁，蜜蜂等，虽然个体很小本身的能力也很有限但是整个群体却能完成很复的任务，比如筑巢，觅食，防御进攻等。这种群体智能为寻找复杂分布问题的化问题找到了一个很好的解决方案。自然界的蚂蚁有一个很重要的特点，不管境多么复杂蚂蚁总能找到蚁穴和食物源之间的最短路径[2]，进而大量蚂蚁

基于改进蚁群算法的路径规划优化方法研究

基于改进蚁群算法的路径规划优化方法研究 近年来，随着人工智能技术的不断发展，路径规划优化成为了一个备受关注的研究领域。在实际生产与生活中，很多问题都需要最优的路径规划方法来解决。而蚁群算法，作为一种优化搜索算法，已被广泛应用在路径规划领域中。然而，传统的蚁群算法存在着某些缺陷，如易陷入局部最优等问题。因此，基于改进蚁群算法的路径规划优化方法研究具有重要意义。 第一部分：蚁群算法原理及其应用 蚁群算法是一种模拟蚁群觅食行为的人工智能算法。蚂蚁寻找食物的过程类比为信息素分布和发现的过程。在此过程中，蚂蚁在多次探测后，通过信息素的积累和挥发调整自身行为，最终找到最短路径。 蚁群算法的应用十分广泛，不仅可用于路径规划领域，还可以用于图像分割、物流调度、模式识别等领域。而在路径规划领域中，蚁群算法可以有效地解决复杂的路径规划问题，特别是对于多目标优化问题，蚁群算法在贴近实际的应用中取得了良好的效果。 第二部分：蚁群算法的缺陷及其改进 然而，传统的蚁群算法存在着一些缺陷，其中较为突出的是易陷入局部最优。由于信息素的积累需要长时间的迭代更新，这个

过程相当于一种漫无目的的搜索过程，容易被那些信息素较强的 路径所吸引。 为了解决这个问题，研究人员提出了多种改进蚁群算法的方案。例如，采用局部搜索策略或全局搜索策略、降低信息素挥发率等。注重信息素挥发率的调节，可以使得信息素积累的路径更具有全 局性。这些改进方案都能够有效地提高算法的搜索能力，使得算 法较少陷入局部最优，从而找寻出更优的路径。 第三部分：改进蚁群算法在路径规划中的应用 基于改进蚁群算法的路径规划优化方法在实际应用中也得到了 广泛的应用。通过对多种路径规划算法进行对比实验，研究人员 发现，相较于其他算法，改进的蚁群算法在搜索能力、路径质量 等方面均表现出了优越的性能。 例如，在智能物流领域，改进蚁群算法被应用于物流路径优化。该算法结合了蚁群算法的搜索能力和改进方案，有效地提高了物 流路径的准确度和路程质量。在生产制造领域，改进蚁群算法也 被应用于机器人路径规划中。通过相应的算法优化，机器人可以 更智能地选择最优路径，实现更高效、更安全的路径规划。 结语 总之，基于改进蚁群算法的路径规划优化方法研究是一个值得 深入探讨的课题。其研究成果不仅可以应用于生产制造、物流配

蚁群算法原理及在TSP中的应用(附程序)

蚁群算法原理及在TSP 中的应用 1 蚁群算法（ACA ）原理 1.1 基本蚁群算法的数学模型 以求解平面上一个n 阶旅行商问题(Traveling Salesman Problem ，TSP)为例来说明蚁群算法ACA （Ant Colony Algorithm ）的基本原理。对于其他问题，可以对此模型稍作修改便可应用。TSP 问题就是给定一组城市，求一条遍历所有城市的最短回路问题。 设()i b t 表示t 时刻位于元素i 的蚂蚁数目，()ij t τ为t 时刻路径(,)i j 上的信息量，n 表示TSP 规模，m 为蚁群的总数目，则1 ()n i i m b t ==∑；{(),}ij i i t c c C τΓ=⊂是 t 时刻集合C 中元素(城市)两两连接ij t 上残留信息量的集合。在初始时刻各条路径上信息量相等，并设 (0)ij const τ=，基本蚁群算法的寻优是通过有向图 (,,)g C L =Γ实现的。 蚂蚁(1,2,...,)k k m =在运动过程中，根据各条路径上的信息量决定其转移方向。这里用禁忌表(1,2,...,)k tabu k m =来记录蚂蚁k 当前所走过的城市，集合随着 k tabu 进化过程作动态调整。在搜索过程中，蚂蚁根据各条路径上的信息量及路 径的启发信息来计算状态转移概率。()k ij p t 表示在t 时刻蚂蚁k 由元素(城市)i 转移 到元素(城市)j 的状态转移概率。 ()*()()*()()0k ij ij k k ij ij ij s allowed t t j allowed t t p t αβ αβτητη⊂⎧⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎪ ∈⎪⎡⎤⎡⎤=⎨⎣⎦⎣⎦ ⎪⎪⎩ ∑若否则 (1) 式中，{}k k allowed C tabuk =-表示蚂蚁k 下一步允许选择的城市；α为信息启发式因子，表示轨迹的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息在蚂蚁运动时所起作用，其值越大，则该蚂蚁越倾向于选择其他蚂蚁经过的路径，蚂蚁之间协作性越强；β为期望启发式因子，表示能见度的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中启发信息在蚂蚁选择路径中的重视程度，其值越大，则该状态转移概率越接近于贪心规则；()ij t η为启发函数，其表达式如下： 1 ()ij ij t d η= (2) 式中，ij d 表示相邻两个城市之间的距离。对蚂蚁k 而言，ij d 越小，则()ij t η越

蚁群算法在路径规划中的应用

蚁群算法在路径规划中的应用 概述： 在现实世界中，路径规划是一个非常重要的问题。无论是导航系统、交通规划还是物流调度，都需要找到最优的路径来解决问题。蚁群算法作为一种模拟蚂蚁寻找食物的行为的优化算法，被广泛应用于路径规划问题中。本文将介绍蚁群算法的原理和几种常见的应用。 蚁群算法的原理： 蚁群算法源于观察到蚂蚁在寻找食物时留下的信息素行为。当蚁群中的一只蚂蚁找到食物之后，它会沿着返回的路径释放信息素。这些信息素将吸引其他蚂蚁沿着该路径行动，随着时间的推移，更多的蚂蚁会选择这条路径，从而形成更强的信息素效应。蚁群算法通过模拟这种信息素行为来找到最优解。 蚁群算法的应用： 1. 路径规划：

蚁群算法在路径规划中的应用是最常见的。蚂蚁在搜索食物时，会选择性地释放信息素来引导其他蚂蚁寻路。类似地，蚁群算法可以模拟蚂蚁行为来搜索最短路径或最优路径。例如，在导航系统中，蚁群算法可以通过模拟蚂蚁在地图上搜索路径的行为，帮助用户找到最短路径。2. 物流调度： 物流调度是一个复杂的问题，涉及到多个因素，如货物的运输时间、成本、路径等。蚁群算法可以应用于物流调度中，通过模拟蚂蚁在搜索食物的行为，帮助选择最优的路径和调度策略。这可以有效减少成本，并提高物流的效率。 3. 机器人导航： 在机器人导航中，蚁群算法可以帮助机器人找到最优的路径和规避障碍物。类似于蚂蚁寻找食物的行为，机器人可以释放“信息素”来引导其他机器人选择合适的路径。这种算法可以帮助机器人自主探索未知环境，并找到最短路径。 4. 电子游戏中的敌人行为：

在电子游戏中，敌人的行为通常是通过编程来实现的。蚁群算法可以用于模拟敌人的智能行为，使其更加具有逼 真的表现。通过使用蚁群算法，敌人可以模拟蚂蚁的寻找 食物行为，从而更加灵活地寻找玩家并采取相应的行动。 总结： 蚁群算法在路径规划中的应用能够有效解决复杂的问题，如寻找最短路径、物流调度、机器人导航和电子游戏的敌 人行为。通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，蚁群算法可以帮 助我们找到最优的解决方案。未来，随着算法的不断优化 和发展，蚁群算法在路径规划中的应用将变得越来越广泛。

毕业论文：蚁群算法的研究应用(定稿)-精品【范本模板】

第一章绪论 1。1选题的背景和意义 受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群体智能的研究。群体智能作为一个新兴领域自从20世纪80年代出现以来引起了多个学科领域研究人员的关注，已经成为人工智能以及经济社会生物等交叉学科的热点和前沿领域。群体智能（Swarm Intelligence）中的群体（Swarm）指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境）的主体,这组主体能够合作进行分布问题求解，群体智能指的是无智能或者仅具有相对简单智能的主体通过合作表现出更高智能行为的特性；其中的个体并非绝对的无智能或只具有简单智能,而是与群体表现出来的智能相对而言的。当一群个体相互合作或竞争时，一些以前不存在于任何单独个体的智慧和行为会很快出现。群体智能的提出由来已久，人们很早以前就发现,在自然界中，有的生物依靠其个体的智慧得以生存,有的生物却能依靠群体的力量获得优势。在这些群体生物中,单个个体没有很高的智能,但个体之间可以分工合作、相互协调,完成复杂的任务，表现出比较高的智能。它们具有高度的自组织、自适应性,并表现出非线性、涌现的系统特征。 群体中相互合作的个体是分布式的，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态；没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性。由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小.系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性。因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。 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，当前存在的一些群体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

蚁群算法原理及应用

蚁群算法原理及应用 蚁群算法是一种仿生学算法，源于观察蚂蚁在寻找食物时的行为。蚂蚁会释放一种叫做信息素的化学物质，他们通过感知周围环境中信息素的浓度来确定前进的方向，从而找到最短路径。这种行为激发了人们的兴趣，并产生了一种算法，叫做蚁群算法。 蚁群算法是一种基于人工智能和模拟生物学行为的算法，其模型模拟了蚂蚁群的生物行为。这个算法利用了如下两个原则：正反馈原则和负反馈原则。 正反馈原则表示，当一只蚂蚁找到一个食物源时，它会释放更多的信息素。这就会吸引更多的蚂蚁来到这个地方。这样就会形成一个正反馈环路，吸引更多的蚂蚁前来寻找食物源。负反馈原则则是取决于路径的长度。当一只蚂蚁走过一个路径时，它会释放少量的信息素。这对于后来的蚂蚁没有吸引力，因为它们寻找的是最短路径。因此，这个算法会抑制过度访问较长的路径。 蚁群算法的应用是多种多样的。它最初被用于解决数字优化问题，如让搜索引擎更加快速地搜索结果。蚁群算法还被用于处理路径优化问题，如在工业生产中优化物流方式、优化进程流程等等。它也可以被用于解决网络优化问题，如希望让多个节点之间

的通信更加协调顺畅。此外，蚁群算法也可以在机器学习领域中用于无监督聚类。蚁群算法的这个特性能够自动聚类数据，而不是强制类别。 蚁群算法的优点是可以在没有先验知识的情况下，通过不断自我修正来确定最优解。其他优点包括执行优化和决策，具备分布式处理和并行特性，算法简单，无需专业知识和特殊设备，便于应用和推广。然而，它的缺点也是显而易见的。它可能容易受到局部最优解的影响。当蟻群搜索路径被卡住在局部最优解上时，很难跳出这个局部最优值陷阱。因此，对算法参数的准确调节和合理设置具有至关重要的意义。 总之，蚁群算法是一种非常有效的算法，可以广泛应用于各种不同的领域。它的潜力非常巨大，因此它也成为了很多优化和决策问题中的首选工具。虽然它还存在一些不足，但蚁群算法的复杂度和效率适用于许多实际应用问题。

蚁群算法在机器学习中的应用

蚁群算法在机器学习中的应用蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为得出的一种智能算法，也是一种常用于优化问题求解的算法。随着机器学习的迅速发展，蚁群算法作为一种重要的元启发式算法，已经在不少机器学习的 应用场景中发挥了重要作用。 首先，蚁群算法可以应用于数据聚类和分类问题中。比如，我 们可以利用蚁群算法来寻找数据集中的类簇中心，将属于同一类 簇的数据分配到相应的簇中。在这个过程中，蚂蚁代表了不同的 样本点，它们通过蒙特卡洛方法寻找最优解，从而实现数据聚类。此外，蚁群算法还能够在大量文本数据中实现分类任务。一些研 究人员对蚁群算法在互联网搜索引擎中的应用进行了研究，利用 该算法对文本数据进行分类和聚类，可以有效提高搜索引擎的相 关性和准确性。 其次，蚁群算法也可以用于探索高维数据空间中的最优解。在 机器学习的降维问题中，蚁群算法能够寻找数据集中重要的特征 和相关变量，这些变量可以帮助我们建立更加准确和可靠的模型。在实际应用中，我们可以通过蚁群算法来选择不同的特征集合， 以达到最优的分类效果。此外，在机器学习模型的超参数优化问

题中，蚁群算法也可以帮助我们找到最佳的参数组合，提高模型的准确率和泛化能力。 另外，蚁群算法还能够用于深度学习模型的训练和优化。在传统的神经网络中，我们通常采用梯度下降法来更新网络参数，但是该方法有时候会陷入局部最优解而不能够全局优化。蚁群算法可以通过并行搜索的方式跳出局部最优解，并且能够快速收敛到全局最优解。一些研究人员使用蚁群算法在深度神经网络中进行参数优化，因为其搜索技术和全局优化能力，已经达到或超过传统的优化算法。 总之，蚁群算法在机器学习领域中的应用已经越来越广泛，特别是在数据挖掘、分类和聚类、特征选择、超参数优化和深度学习训练等方面。但同时，我们也需要认识到蚁群算法的局限性和不足之处，在未来的发展中需要更加深入的研究和改进。

蚁群算法及其应用研究

蚁群算法及其应用研究 蚁群算法是一种源于自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁之间的信息交流和协作行为来寻找最优解。近年来，蚁群算法在许多领域得到了广泛的应用，包括机器学习、数据挖掘、运筹学等。本文将对蚁群算法的原理、实现方式以及应用进行详细的阐述。 蚁群算法是一种启发式优化算法，其核心思想是利用蚂蚁在寻找食物过程中的行为特征来寻找问题的最优解。蚂蚁在寻找食物的过程中，会在路径上留下信息素，后续的蚂蚁会根据信息素的强度选择路径，并且也会在路径上留下信息素。这样，随着时间的推移，越来越多的蚂蚁会选择信息素浓度较高的路径，从而找到问题的最优解。 蚁群算法的实现包括两个关键步骤：构造解和更新信息素。在构造解的过程中，每只蚂蚁根据自己的概率选择下一个节点，这个概率与当前节点和候选节点的信息素以及距离有关。在更新信息素的过程中，蚂蚁会在构造解的过程中更新路径上的信息素，以便后续的蚂蚁能够更好地找到最优解。 蚁群算法在许多领域都得到了广泛的应用。在机器学习领域，蚁群算法被用来提高模型的性能和效果。例如，在推荐系统中，蚁群算法被用来优化用户和物品之间的匹配，从而提高推荐准确率；在图像处理

中，蚁群算法被用来进行特征选择和图像分割，从而提高图像处理的效果。此外，蚁群算法在数据挖掘、运筹学等领域也有着广泛的应用。总的来说，蚁群算法是一种具有潜力的优化算法，它具有分布式、自组织、鲁棒性强等优点。然而，蚁群算法也存在一些不足之处，如易陷入局部最优解、算法参数难以调整等。未来，可以进一步研究如何提高蚁群算法的搜索能力和优化效果，以及如何将其应用到更多的领域中。同时，可以通过研究如何克服蚁群算法的不足之处，例如通过引入其他优化算法或者改进信息素更新策略等，来进一步提高蚁群算法的性能。 此外，随着大数据和技术的快速发展，蚁群算法在处理大规模数据问题方面也具有很大的潜力。例如，在推荐系统中，可以利用蚁群算法处理用户和物品之间复杂的关系网络；在图像处理中，可以利用蚁群算法进行高维数据的特征选择和分类等。因此，未来可以进一步探究如何将蚁群算法应用到处理大规模数据的问题中，并提高其处理效率和处理能力。 总之，蚁群算法是一种具有广泛应用价值的优化算法，它通过模拟蚂蚁的觅食行为来实现问题的优化。未来可以通过进一步研究蚁群算法的原理和应用，以及克服其不足之处，来提高蚁群算法的性能和扩展

蚁群算法在社会问题解决中的应用研究

蚁群算法在社会问题解决中的应用研究 导言 近年来，蚁群算法在解决社会问题方面的应用越来越受到研究者的关注。蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，其独特的搜索和优化特性使其在社会问题的解决中具有广阔的应用前景。本文将探讨蚁群算法在社会问题解决中的应用研究，并分析其优缺点以及未来的发展方向。 一、蚁群算法的工作原理 蚁群算法源于研究者对蚂蚁在觅食活动中的行为模式的观察。觅食蚂蚁通过发放信息素并相互跟随，最终找到最佳的食物源。蚁群算法模拟了这一过程，通过大量的蚂蚁个体进行信息交流和追踪，从而找到问题的最优解。 蚁群算法的核心思想是正反馈的信息素调节机制。当蚂蚁发现一条路径通向食物源时，会释放信息素，吸引其他蚂蚁跟随。经过多次迭代，信息素浓度较高的路径会吸引更多的蚂蚁，最终形成一条最优路径。蚁群算法通过模拟蚂蚁的觅食行为，实现了在大规模搜索空间中高效寻找最优解的能力。 二、蚁群算法在社会问题解决中的应用 1. 交通流优化

交通拥堵一直是城市面临的重要问题之一。蚁群算法可以应用于交通流优化中，通过模拟交通信号的调度和车辆的路径选择，最大程度上减少交通拥堵。研究者通过将信号灯视为信息素的释放和吸引源，以及将车辆视为蚂蚁的移动个体，实现了交通流的优化控制。在实际应用中，蚁群算法已经在某些城市交通系统中取得了显著的效果。 2. 社交网络分析 社交网络的快速发展给信息的传播和社区发现带来了新的挑战。蚁群算法可以应用于社交网络分析中，通过模拟蚂蚁信息传递和社区形成的过程，识别出网络中的重要节点和社区结构。研究者通过将蚁群视为信息的传播者，在网络中进行信息素的释放和吸引，找到网络中的热门节点和社区聚集。这对于社交网络的优化和社区管理具有重要的意义。 3. 社会运动组织 社会运动组织在当今社会中扮演着重要的角色，如何高效组织社会运动成为了一个挑战。蚁群算法可以应用于社会运动组织的管理和协调中，通过模拟蚂蚁的信息传递和组织行为，提高社会运动的效率和影响力。研究者通过将社会运动视为蚂蚁个体，运用蚁群算法进行组织和协调，实现社会运动的快速发展。 三、蚁群算法的优缺点 蚁群算法作为一种启发式算法，具有以下优点：

蚁群优化算法

蚁群优化算法ACO 一、蚁群算法的背景信息 蚁群优化算法(ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法，它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出，之后，又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型，并结合TSP优化问题与遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、爬山法等进行了仿真实验比较，为蚁群算法的发展奠定了基础，并引起了全世界学者的关注与研究 蚁群算法是一种基于种群的启发式仿生进化系统。蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅行商问题(TSP)，该算法采用了分布式正反馈并行计算机制，易于与其他方法结合，而且具有较强的鲁棒性。 二、蚁群算法的原理[1] 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。 基本的ACO模型由下面三个公式描述： 式（2-1）、式(2-2)和式(2-3)中：m为蚂蚁个数；n为迭代次数；i为蚂蚁所在位置；j为蚂蚁可以到达的置；为蚂蚁可以到达位置的集合；为启发性信息

，这里为由i到j的路径的能见度，即；为目标函数，这里为两点间欧氏(Euclidean)距离；为由i到j的路径的信息素强度；为蚂蚁k由i到j的路径上留下的信息素数量；为路径权；为启发性信息的权；为路径上信息素数量的蒸发系数；Q为信息素质量系数；为蚂蚁k从位置i移动到位置j的转移概率。 三、改进的蚁群算法[3] 蚁群算法具有如下一些优点：①通用性较强，能够解决很多可以转换为连通图结构的路径优化问题；②同时具有正负反馈的特点，通过正反馈特点利用局部解构造全局解，通过负反馈特点也就是信息素的挥发来避免算法陷入局部最优； ③有间接通讯和自组织的特点，蚂蚁之间并没有直接联系，而是通过路径上的信息素来进行间接的信息传递，自组织性使得群体的力量能够解决问题。 但是，基本蚁群算法也存在一些缺点：①从蚁群算法的复杂度来看，该算法与其他算法相比，所需要的搜索时间较长；②该算法在搜索进行到一定程度以后，容易出现所有蚂蚁所发现的解完全一致这种“停滞现象”，使得搜索空间受到限制 3.1基于遗传学的改进蚁群算法研究 该文献[2]提出的算法弥补了基本蚁群算法中“容易陷入停滞状态”和“盲目随机搜索”的不足。文献中提出的解决办法是在每一次迭代搜索后，都把当前解和最优解进行交叉变异,这样既能搜索更大的解空间，又能使系统陷入局部最优后跳出停滞状态。 这种基于遗传学的蚁群算法（G-蚁群算法）的基本思想是在以蚁群算法为主体的基础上引入遗传算法的思想，目的是让蚁群算法经过迭代产生遗传算法所需的初始种群数据，提高种群数据的多样性。然后，遗传算法经过选择、交叉和变异操作,将处理后的数据交由蚁群算法模块进行判断处理，若满足结束条件则退出系统，否则重新进行迭代操作。 该文献中的交叉操作采用了Davis提出的OX交叉算子，即按照交叉概率Pc进行交叉操作，通过一个亲体中挑选出的子序列路径作为后代相对位置的子序列，变异操作以变异概率Pm执行变异操作，在子代序列路径中随机选择两点进行变异操作，在交叉变异操作结束后，判断当前解是否满足收敛条件，若满足收敛条件则更新当前最优解，返回蚁群算法程序,执行下一次的迭代操作。若不满足收敛条件则继续进行遗传算法的交叉变异操作。

一种改进的蚁群算法在高光谱遥感图象分类中的应用

一种改进的蚁群算法在高光谱遥感图象分类中的应用 孙可;殷守林;刘杰 【摘要】针对原始蚁群算法在高光谱遥感图象分类中收敛速度慢,结果不精确的缺点,提出了一种改进的蚁群算法,并把基于改进蚁群算法的特征选择应用在高光谱遥感图象分类中,从而建立一种新的高光谱遥感图象分类模型.模型分为3部分:基于传统蚁群算法原理,提出新的蚁群算法信息素更新方法;使用改进后的蚁群算法,令蚂蚁在平面上随机选择一个随机投影到平面上的特征,在所有特征中,使用判别函数来确定哪条路径最优,随后形成特征组合;根据特征组合,使用极大似然分类器对遥感图象进行分类.实验结果表明,基于改进的蚁群算法更能有效的对高光谱遥感图象进行分类. 【期刊名称】《沈阳师范大学学报（自然科学版）》 【年(卷),期】2016(034)003 【总页数】5页(P354-358) 【关键词】蚁群算法;特征选择;高光谱遥感图象分类;信息素;极大似然分类器;特征组合 【作者】孙可;殷守林;刘杰 【作者单位】沈阳师范大学科信软件学院,沈阳 110034;沈阳师范大学科信软件学院,沈阳 110034;沈阳师范大学科信软件学院,沈阳 110034 【正文语种】中文 【中图分类】TP391

近年来,模拟自然界动物行为产生了人工智能算法,如最新的智能算法:磁铁优化算法[1]、头脑风暴算法[2]、狼群算法、猫群算法以及蚁群算法[3]等,其快速发展已经应用在很多领域。这些智能算法在高光谱遥感图象分类中也得到了广泛的应用[4-6],陈善静等[7]提出了一种新的结合空-谱二维特征蚁群组合优化和支持向量机方法对高光谱图象进行分类,该方法首先使用一类蚁群在样本空间进行搜索,然后使用另一类蚁群在光谱维空间进行搜索,得到最大间距波段并对其进行组合,提取最优特征波段。王立国等[8]提出了结合拟态物理学优化(APO)算法的高光谱图象波段选择方法,首先对图象进行自空间划分,然后选取适应度函数。文献[9]提出了一种基于人工蜂群算法的高光谱图象波段选择方法,大大提高了图象分类的精确度。 在地表覆盖物中,为区分它们的细微差别,高光谱遥感提供了非常高的光谱分辨率图象数据[10]。但是大量的图象数据又给研究人员带来了分析与解释上的难题,先前的研究结果表明,高维数据空间大多是空的[11],这表明主要应用的数据结构存在于一个子空间中。因此,有必要降低数据维度而不失原始数据的准确性。 特征选择和特征提取[12]可以降低数据维度,但特征提取策略往往是复杂的。大多数情况下,针对高光谱图象的分类,可能会产生辐射降低或者混响信息的现象,特征选择策略可以储备各种地面上的信息,但是大量的高光谱图象波段以及波段之间的强关联信息使得不能做出一些特征选择的方法。假设每个特征是独立的,则不能获得理想的降维,高光谱图象中包含的丰富信息也不能被充分挖掘。因此,有必要研究一种有效的特征选择方法选取能够在不损失有用信息的情况下,利用该特征代表图象的多光谱特性。 已有高光谱特征选择方法存在最优和次优的局限性,针对该提出了一种改进的蚁群算法特征选择。在此过程中,首先将所有的特征随机地映射到平面上,每个蚂蚁在平面上随机地选择一个特征,然后根据判定函数决定在特征中哪一条路最优。其中,选择2个判别函数,使用极大似然分类器分类选择特性,实验结果证明了本方案的有效

蚁群遗传算法在分类中的研究与应用的开题报告

蚁群遗传算法在分类中的研究与应用的开题报告 【题目】蚁群遗传算法在分类中的研究与应用 【背景】分类是机器学习中的重要研究方向之一，它在模式识别、 图像处理、语音识别等领域都有广泛的应用。传统的分类算法如朴素贝 叶斯、决策树、支持向量机等，虽然在一定程度上可以取得较好的分类 效果，但存在模型复杂度高、训练时间长、泛化能力差等问题。因此， 近年来，蚁群算法、遗传算法等自然计算技术逐渐被引入到分类中，取 得了一定的研究进展。 【研究内容】本文主要研究蚁群遗传算法在分类中的原理、特点和 应用。具体包括以下几个方面： 1. 蚁群算法和遗传算法简介：介绍两种自然计算技术的基本原理和 应用领域； 2. 蚁群遗传算法的原理和特点：将蚂蚁行为模拟和遗传算法相结合，形成一种新的混合算法，并分析其优点和不足； 3. 蚁群遗传算法在分类中的应用：以鸢尾花数据集为例，设计分类 实验并比较不同算法的分类准确率、训练时间等指标； 4. 实验结果分析和总结：分析蚁群遗传算法在分类中的优缺点，并 探讨其未来发展趋势。 【研究目的】本文旨在探究蚁群遗传算法在分类中的应用，从而提 高分类算法的性能和准确率，为具体应用提供有价值的参考。 【研究方法】本文主要采用文献综述和实验方法相结合。首先，对 蚁群算法、遗传算法以及其相结合的蚁群遗传算法进行综述和分析，明 确其原理和特点；其次，设计并对比不同算法在鸢尾花数据集上的分类 实验，结果分析和总结。 【论文创新点】本文的创新点主要是：

1. 探究蚁群算法和遗传算法的结合方式，提出蚁群遗传算法的分类模型； 2. 分析蚁群遗传算法在分类中优点和不足，并与传统分类算法进行比较； 3. 在实验中采用鸢尾花数据集进行分类测试，验证蚁群遗传算法的效果及其在实际应用中的可行性。 【论文结构安排】本文的结构安排如下： 第一章绪论 1.1 研究背景和意义 1.2 国内外研究现状 1.3 研究目标和内容 1.4 研究方法和论文创新点 1.5 论文结构安排 第二章蚁群遗传算法的基本原理 2.1 蚁群算法 2.2 遗传算法 2.3 蚁群遗传算法 2.4 算法流程和优化模型 第三章蚁群遗传算法在分类中的应用 3.1 鸢尾花数据集介绍 3.2 实验设计和算法比较 3.3 实验结果分析和总结 第四章结果与分析

蚁群算法在图像分析领域的应用研究

蚁群算法在图像分析领域的应用研究第一章引言 图像分析是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目的是 从图像中提取有用信息以进行进一步应用。随着计算机技术的不 断发展，蚁群算法作为一种模拟昆虫群体行为的优化算法，在图 像分析领域中得到了广泛的应用。本文将对蚁群算法在图像分析 领域的应用进行研究。 第二章蚁群算法概述 蚁群算法是一种模拟昆虫群体行为的启发式优化算法，其灵感 来源于观察和研究蚂蚁在觅食过程中的行为。蚂蚁在寻找食物的 过程中会释放信息素，其他蚂蚁通过感知信息素的浓度来确定前 进的方向，从而实现整个群体的协同行动。蚁群算法通过模拟这 种行为来解决优化问题，其主要包括初始化信息素、选择路径、 更新信息素等步骤。 第三章蚁群算法在图像分割中的应用 图像分割是图像处理中的一个重要任务，其目的是将图像划分 成具有一定意义的区域。蚁群算法在图像分割中具有较好的优势。首先，蚁群算法可以充分利用图像中的颜色信息，并通过信息素 的传递来实现图像分割。其次，在选择路径时，蚂蚁会优先选择 与当前蚂蚁位置相似的像素作为下一步移动的方向，从而使得图

像分割结果更加准确。最后，通过更新信息素的策略，蚁群算法可以自适应地调整参数，以得到更好的分割结果。 第四章蚁群算法在图像识别中的应用 图像识别是指根据图像的特征和内容来判断图像所代表的目标或物体的类别，蚁群算法在图像识别中也有广泛的应用。在图像识别的过程中，蚁群算法可以借鉴蚂蚁释放信息素的思想，通过统计图像中的特征信息来进行分类。同时，在选择路径时，蚂蚁会优先选择具有较高特征相似性的图像进行识别，这种基于相似性的策略使得识别结果更加准确。 第五章蚁群算法在图像处理中的应用 除了图像分割和图像识别外，蚁群算法还可以在图像处理的其他领域中得到应用。例如，在图像降噪中，蚁群算法可以通过模拟蚂蚁觅食过程中的信息素传递来实现对图像中的噪声进行滤波处理，从而提高图像质量。在图像压缩领域，蚁群算法可以通过选择和调整路径来实现对图像中冗余信息的削减，从而减小图像的存储空间。 第六章蚁群算法在图像分析领域的优势和挑战 蚁群算法作为一种启发式算法，在图像分析领域中具有一些优势。首先，蚁群算法能够通过模拟昆虫群体行为来解决复杂的优化问题。其次，蚁群算法能够在算法运行过程中自适应地调整参

一种改进的蚁群算法及其在电机优化设计中的应用研究的开题报告

一种改进的蚁群算法及其在电机优化设计中的应用 研究的开题报告 一、研究背景 在现代工业生产中，电机作为动力装置的应用越来越广泛，也越来 越关键。然而，电机的设计和优化是一个复杂的过程，需要考虑到多个 因素，包括机构、材料、磁场等，需要优化设计的变量数量较多，传统 的优化方法难以满足优化的效果和效率的要求。 蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是近年来发展起来的一种新的优化算法，它是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的启发式算法，并且在复杂优化问题的处理上有较好的应用效果。但是，传统的蚁群算 法存在着与实际问题相违背的缺陷。例如，传统蚁群算法规定蚂蚁随机 走动生成路径，不断更新信息素，在自适应性上的缺陷较明显，体现为 信息素更新速度较快，导致收敛速度过快，容易陷入局部最优解，同时 在众多非全局最优解的搜索过程中也会浪费大量的计算资源。 因此，需要在传统蚁群算法的基础上进行改进，提高其自适应性和 搜索能力，以适应实际问题的需求。 二、研究目的 本研究的目的是改进蚁群算法，在电机优化设计中进行应用研究， 具体的研究目标如下： 1. 提出一种改进的蚁群算法模型，具有更好的自适应性和搜索能力； 2. 结合电机设计的特点，建立适合于电机优化设计的蚁群算法模型； 3. 验证改进的蚁群算法在电机优化设计中的应用效果，并与传统蚁 群算法以及其他优化算法进行比较分析。 三、研究内容

本研究的主要内容包括以下几个方面： 1. 改进蚁群算法的研究。通过对传统蚁群算法的分析，提出一种改 进的蚁群算法，包括优化信息素更新策略、路径选择策略、启发式因子等，以提高其适应性和搜索能力。 2. 建立电机优化设计的蚁群算法模型。结合电机设计的特点，建立 适合于电机优化设计的蚁群算法模型，包括电机设计参数的定义、限制 条件的设置等。 3. 算法实现和应用验证。采用MATLAB软件进行算法实现，将改进 的蚁群算法应用于电机优化设计中，并与传统蚁群算法以及其他优化算 法进行比较分析，验证其应用效果。 四、研究意义 本研究的意义在于： 1. 探究蚁群算法在电机优化设计中的应用，填补相关领域的研究空白； 2. 提出了一种改进的蚁群算法模型，具有更好的自适应性和搜索能力； 3. 验证了改进的蚁群算法在电机优化设计中的应用效果，并与传统 蚁群算法以及其他优化算法进行比较分析，为实际工程应用提供了参考； 4. 对于电机设计优化具有一定的理论指导意义。 五、研究方法及步骤 本研究采用以下研究方法和步骤： 1. 文献调研。对蚁群算法、电机设计优化等相关领域的文献资料进 行系统的整理和分析，以了解当前研究进展和研究热点。 2. 仿真实验。采用MATLAB软件对改进的蚁群算法进行算法实现和 仿真实验，验证其在电机设计优化中的应用效果。

基于智能算法的遥感图像目标识别技术研究

基于智能算法的遥感图像目标识别技术研究 近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感图像在军事、民用、环境、城市规划 等方面得到了广泛的应用。遥感图像目标识别技术是其中的核心问题之一。传统的遥感图像目标识别技术基本上都是依靠经验判断和手工抽取特征进行分类，这种方法不仅效率低下，而且在应对大规模数据时效果差强人意。为了提高自动化识别的准确率，智能算法逐渐成为研究的热点。 一、智能算法的概念及发展 智能算法是一种模拟人类思维方式进行问题解决的数学算法，其中最常用的有 遗传算法、蚁群算法、神经网络、模糊逻辑等。智能算法通过模拟自然界中的演化、群体等有机体的行为，实现对问题的求解。 智能算法相对较新，是在二十世纪八十年代才兴起的，一开始主要应用于解决 数学优化问题，如最小化/最大化函数或使用凸/非凸优化算法等。然而，随着科技 的发展和数据量的增大，智能算法被应用到各个领域中，遥感图像目标识别技术便是其中之一。 二、智能算法在遥感图像目标识别中的应用 智能算法在遥感图像目标识别中的应用主要分为两类，一类是直接采用智能算 法进行遥感图像分类，如使用遗传/蚁群算法来解决最终分类结果；另一类是将智 能算法与传统遥感图像分类方法结合使用，如使用神经网络网络对手工提取的特征进行分类。本文主要介绍第一类方法。 1.遗传算法 遗传算法是由美国计算机科学家John Holland于1975年提出并发展起来的一 种搜索算法，它模拟自然基因的进化过程，根据适者生存和优胜劣汰的原则，利用

种群编码来寻找最优解。遥感图像分类中，遗传算法可用于寻找最优特征选择，使分类器的准确率达到最佳。 2.蚁群算法 蚁群算法来源于蚂蚁采食的行为模式，是一种基于群体智能的启发式优化算法。在遥感图像目标识别中，蚁群算法可以较好地应对大规模、高维度的遥感数据集，提高分类器的准确率和泛化能力。 3.神经网络 神经网络是一种由许多神经元相互连接组成的复杂网络系统，可模拟人脑神经 元的功能。在遥感图像目标识别中，神经网络可以通过自适应学习来提高分类器的效率和准确率，适合应用于多光谱、高光谱遥感图像的识别工作中。 三、智能算法在遥感图像目标识别中存在的问题及展望 虽然智能算法在遥感图像目标识别中已经取得了一定的成功，但是仍然存在一 些问题。 1.算法的高复杂度 由于智能算法通常采用计算量大、迭代次数多的方法进行求解，因此算法的时 间复杂度较高，需要占用大量的计算资源。 2.算法的可解释性差 智能算法的结构复杂，故其结果很难解释，存在黑箱化的风险。这在一定程度 上限制了该算法在遥感图像目标识别中的应用，因为许多应用场景对于决策结果的可解释性有较高的要求。 3.数据不平衡的影响

蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用讲解

蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用 摘要 移动机器人路径规划是机器人研究领域的核心内容之一，具有复杂性、约束性和非线性等特点。蚁群算法(ACA)是最近十几年发展起来的仿生优化算法,该算法在解决许多复杂问题方面已经展现出其优异的性能和巨大的发展潜力。本文主要研究静态环境下基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划。采用栅格法建立环境模型，并利用做过改进的基本蚁群算法在栅格环境模型中进行路径规划，这些改进有：利用伪随机比例规则代替随机比例规则进行路径转移；限制了蚂蚁行至当前栅格时下一步允许选择的栅格范围对启发函数进行了重新定义；让蚂蚁根据转移概率利用“轮盘赌”方法选择下一个栅格。 关键词:蚁群算法,移动机器人，路径规划，栅格

Abstract

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(Pheromone).当它们碰到一个还没有走过的路口时，就随机挑选一条路径前行.与此同时释放出与路径长度有关的信息素.路径越长，释放的信息素浓度就越低•当后来的蚂蚁再次碰到这个路口的时候，选择信息素浓度 较高路径的概率相对较大.最优路径上的信息素浓度越来越大，而其它路径上信息素浓度却会随着时间的流逝而消减.不仅如此,蚂蚁还能够适应环境的变化，当蚁群运动路线上突然出现障碍物时，蚂蚁能够很快地重新找到一条最优路径.我们根据这一特性做的仿真效果图如下，图中H代表蚁穴，F 代表食物，+为未寻找到食物的蚂蚁，°为已找到食物的蚂蚁，蚁群从开始 寻找食物，到寻得一条最优路径的过程如图 1.1、1.2所示. F Food Hone 0 Home 201 图1.1初始状态蚂蚁随机挑选路径寻找食图1.2经过一段时间后蚂蚁成功避开障碍物找到一条合适路

自适应蚁群算法及其应用

粒子群算法及其参数设置 摘要 本文对标准蚁群算法、MMAS蚁群算法、自适应蚁群算法做了较详细系统的总结，其中主要讨论了自适应蚁群算法在DNA序列比对中的应用，主要的过程是：首先，我们设一个计分函数和一个得分策略，在任意给出一对DNA序列，建立一个序列比对矩阵。现由4只蚂蚁从左上角向右下角移动，并且最终到达右下角，那么这4只蚂蚁随意走出4条路径，根据4条路径得出4对等长的比对，再依照计分函数分别计算出4条路径的比对得分，再由5.3式进一步验证4条路径的平均得分值，取其中得分最高（即最优路径）路径；进行第二次信息素增量的调整，方法是根据蚂蚁所走过的方向和该方向上得分比例计算出来的，信息素的变化量利用矩阵来存储，那么下一次蚂蚁所选的路径就要根据以前在各条路径上的信息素浓度总和的大小选择移动方向，最终经过有限次迭代，蚂蚁就会找到一条最优路径，也就是一条与原来DNA最相似的DNA链。 关键词：标准蚁群算法，MMAS算法，自适应蚁群算法，DNA序列比对

目录 1.引言 (1) 2.标准蚁群算法 (1) 2.1蚁群算法原理 (1) 2.2蚁群算法的实现 (2) 2.3 基本蚁群算法的优缺点 (4) 2.3.1 基本蚁群算法的优点 (4) 2.3.2 基本蚁群算法的缺点 (4) 3.标准蚁群算法和MMAS(Max-Min Ant System)蚁群算法 (5) 3.1 MMAS的概念 (5) 3.2 AS与MMAS的对比 (5) 3.3 MMAS和AS的区别 (6) 3.4 最好、最坏路径信息素全局更新策略 (7) 3.5 MMAS蚁群算法的特点 (7) 4.自适应蚁群算法 (7) 4.1 自适应蚁群算法的概述 (7) 4.2 自适应的信息更新策略 (8) 4.2.1 引题 (8) 4.2.2 改进的蚁群算法过程 (8) 4.2.3 自适应蚁群算法的稳定性和收敛性 (10) 5.自适应蚁群算法在DNA中的应用 (10) 5.1 序列比对 (10) 5.2 动态蚁群算法和DNA序列比对的联系 (12) 5.3 自适应调整信息素的改进算法 (18) 6.结束语 (18)