广西民族大学
硕士学位论文
人工鱼群算法及其应用姓名：聂黎明
申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：周永权
20090401
蚁群算法简述及实现 1 蚁群算法的原理分析 蚁群算法是受自然界中真实蚁群算法的集体觅食行为的启发而发展起来的一种基于群体的模拟进化算法,属于随机搜索算法,所以它更恰当的名字应该叫“人工蚁群算法”,我们一般简称为蚁群算法。M.Dorigo等人充分的利用了蚁群搜索食物的过程与著名的TSP问题的相似性,通过人工模拟蚁群搜索食物的行为来求解TSP问题。 蚂蚁这种社会性动物,虽然个体行为及其简单,但是由这些简单个体所组成的群体却表现出及其复杂的行为特征。这是因为蚂蚁在寻找食物时,能在其经过的路径上释放一种叫做信息素的物质,使得一定范围内的其他蚂蚁能够感觉到这种物质,且倾向于朝着该物质强度高的方向移动。蚁群的集体行为表现为一种正反馈现象,蚁群这种选择路径的行为过程称之为自催化行为。由于其原理是一种正反馈机制,因此也可以把蚁群的行为理解成所谓的增强型学习系统(Reinforcement Learning System)。 引用M.Dorigo所举的例子来说明蚁群发现最短路径的原理和机制,见图1所示。假设D 和H之间、B和H之间以及B和D之间(通过C)的距离为1,C位于D和B的中央(见图1(a))。现在我们考虑在等间隔等离散世界时间点(t=0,1,2……)的蚁群系统情况。假设每单位时间有30只蚂蚁从A到B,另三十只蚂蚁从E到D,其行走速度都为1(一个单位时间所走距离为1),在行走时,一只蚂蚁可在时刻t留下浓度为1的信息素。为简单起见,设信息素在时间区间(t+1，t+2)的中点(t+1.5)时刻瞬时完全挥发。在t=0时刻无任何信息素,但分别有30只蚂蚁在B、30只蚂蚁在D等待出发。它们选择走哪一条路径是完全随机的,因此在两个节点上蚁群可各自一分为二,走两个方向。但在t=1时刻,从A到B的30只蚂蚁在通向H的路径上(见图1(b))发现一条浓度为15的信息素,这是由15只从B走向H的先行蚂蚁留下来的;而在通向C的路径上它们可以发现一条浓度为30的信息素路径,这是由15只走向BC的路径的蚂蚁所留下的气息与15只从D经C到达B留下的气息之和(图1(c))。这时,选择路径的概率就有了偏差,向C走的蚂蚁数将是向H走的蚂蚁数的2倍。对于从E到D来的蚂蚁也是如此。 （a）（b）（c） 图1 蚁群路径搜索实例 这个过程一直会持续到所有的蚂蚁最终都选择了最短的路径为止。 这样,我们就可以理解蚁群算法的基本思想:如果在给定点,一只蚂蚁要在不同的路径中选择,那么,那些被先行蚂蚁大量选择的路径(也就是信息素留存较浓的路径)被选中的概率就更大,较多的信息素意味着较短的路径,也就意味着较好的问题回答。
蚁群算法在车辆路径问题中的应用 摘要 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是意大利学者M.Dorigo等人通过模拟蚁群觅食行为提出的一种基于种群的模拟进化算法。通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素（pheromone）的最短路径的搜索策略，给出了基于MATLAB的蚁群算法在车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）中的应用。蚁群算法采用分布式并行计算机制，易于其他方法结合，而且具有较强的鲁棒性，但搜索时间长，容易陷入局部最优解。针对蚁群算法存在的过早收敛问题，加入2—opt方法对问题求解进行了局部优化，计算机仿真结果表明，这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。 关键词：蚁群算法、组合优化、车辆路径问题、2-opt方法 1.车辆路径问题 车辆路径问题（VRP）来源于交通运输，1959年由Dantzig提出，它是组合优化问题中一个典型的NP-hard问题。最初用于研究亚特兰大炼油厂向各个加油站投送汽油的运输路径优化问题，并迅速成为运筹学和组合优化领域的前沿和研究热点。 车路优化问题如下： 已知有一批客户，各客户点的位置坐标和货物需求已知，
供应商具有若干可供派送的车辆，运载能力给定，每辆车都是从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点。 现要求以最少的车辆数和最少的车辆总行程来完成货物的派送任务。 2、蚁群系统基本原理 在蚂蚁群找到食物时，它们总能找到一条从食物到蚁穴之间的最短路径。因为蚂蚁在寻找食物时会在路途上释放一种特殊的信息素。当它们碰到一个还没有走过的路口时，会随机地挑选一条路径前行。与此同时释放出与路径长度有关的信息素。路径越长，释放的激素浓度越低。当后面的蚂蚁再次碰到这个路口时，会选择激素浓度较高的路径走。这样形成了一个正反馈，最优路径上的激素浓度越来越高，而其他的路径上激素浓度却会随时间的流逝而消减。最终整个蚁群会找出最优路径。在整个寻找过程中，整个蚁群通过相互留下的信息素作用交换着路径信息，最终找到最优路径。 3、基本蚁群算法求解车辆路径问题 求解VRP问题的蚂蚁算法中，每只蚂蚁是一个独立的用 于构造路线的过程，若干蚂蚁过程之间通过信息素值来交换信息，合作求解，并不断优化。这里的信息素值分布式存储在图中，与各弧相关联。蚂蚁算法求解VRP问题的过程如下:
tic figure(1);hold on ezplot('x*sin(10*pi*x)+2',[-1,2]); %% 参数设置 fishnum=50; %生成50只人工鱼 MAXGEN=50; %最多迭代次数 try_number=100;%最多试探次数 visual=1; %感知距离 delta=0.618; %拥挤度因子 step=0.1; %步长 %% 初始化鱼群 lb_ub=[-1,2,1]; X=AF_init(fishnum,lb_ub); LBUB=[]; fori=1:size(lb_ub,1) LBUB=[LBUB;repmat(lb_ub(i,1:2),lb_ub(i,3),1)]; end gen=1; BestY=-1*ones(1,MAXGEN); %每步中最优的函数值 BestX=-1*ones(1,MAXGEN); %每步中最优的自变量 besty=-100; %最优函数值 Y=AF_foodconsistence(X); while gen<=MAXGEN fprintf(1,'%d\n',gen) fori=1:fishnum %% 聚群行为 [Xi1,Yi1]=AF_swarm(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y); %% 追尾行为 [Xi2,Yi2]=AF_follow(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y); if Yi1>Yi2 X(:,i)=Xi1; Y(1,i)=Yi1; else X(:,i)=Xi2; Y(1,i)=Yi2; end end [Ymax,index]=max(Y); figure(1); plot(X(1,index),Ymax,'.','color',[gen/MAXGEN,0,0]) ifYmax>besty besty=Ymax; bestx=X(:,index); BestY(gen)=Ymax;
function [y,val]=QACS tic load att48 att48; MAXIT=300; % 最大循环次数 NC=48; % 城市个数 tao=ones(48,48);% 初始时刻各边上的信息最为1 rho=0.2; % 挥发系数 alpha=1; beta=2; Q=100; mant=20; % 蚂蚁数量 iter=0; % 记录迭代次数 for i=1:NC % 计算各城市间的距离 for j=1:NC distance(i,j)=sqrt((att48(i,2)-att48(j,2))^2+(att48(i,3)-att48(j,3))^2); end end bestroute=zeros(1,48); % 用来记录最优路径 routelength=inf; % 用来记录当前找到的最优路径长度 % for i=1:mant % 确定各蚂蚁初始的位置 % end for ite=1:MAXIT for ka=1:mant %考查第K只蚂蚁 deltatao=zeros(48,48); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零 [routek,lengthk]=travel(distance,tao,alpha,beta); if lengthk functionlhl_AF clc;clear all; close all; format long Visual = 2.5; %人工鱼的感知距离 Step = 0.3; %人工鱼的移动最大步长 N = 10; %人工鱼的数量 Try_number = 50;%迭代的最大次数 delta=0.618; %拥挤度因子 a1 = -10; b1 = 10; a2 = -10; b2 = 10; d = [];%存储50个状态下的目标函数值; k = 0; m = 50;%迭代次数 X1 = rand(N,1)*(b1-a1)+a1; %在-10~10之间，随机生成50个数； X2 = rand(N,1)*(b2-a2)+a2; X = [X1 X2]; %X = ones(N,2); %for i = 1:N % X(i,1)=-10; % X(i,2)=10; %end % 人工鱼数量,两个状态变量X1和X2； %计算50个初始状态下的； for i = 1:N www = [X(i,1),X(i,2)]; d(i) = maxf(www); end %公告牌用于记录人工鱼个体的历史最好状态 [w,i] = max(d); % 求出初始状态下的最大值w和最大值的位置i； maxX = [X(i,1),X(i,2)]; % 初始公告板记录，最大值位置； maxY = w; % 初始化公告板记录，最大值； figurex = []; figurey = []; figurez = []; figurex(numel(figurex)+1) = maxX(1); % 将maxX（1）放入figurex中， figurey(numel(figurey)+1) = maxX(2); % numel返回数组或者向量中所含元素的总数，matlab数组下标默认是从1开始的 figurez(numel(figurez)+1) = maxY; while(k 改进的人工鱼群算法 江铭炎、袁东风、程永明著 山东大学信息科学与工程学院 Email:jiangmingyan@https://www.doczj.com/doc/066189655.html, 摘要： 人工鱼群算法(AFSA)是一种新型的智能优化算法。它有许多优点,比如鲁棒性好、全局搜索能力强、参数公差的设定,而且它也被证明对初始值不敏感。然而,它有一些弱点,表现为在后期优化的优化精度和收敛速度比较差。在本文中,提出了一种改进AFSA(IAFSA)，在更新的过程中它将全局信息添加到人工鱼的位置。这实验结果表明,该优化精度和收敛速度的方法与原AFSA相比有明显地改善。 1.简介 人工鱼群算法（AFSA）[1]是（SAS）鱼群优化算法的一种。近年来，如蚁群优化（ACO）的算法的SA [2]，粒子群优化（PSO）[3]算法，蜂群算法（BA）[4]越来越多的应用到工程应用中，由此他们在研究领域成为了热点。 这是一种把鱼群行为寻找食物比为社会行为的基础上智能优化算法AFSA。在鱼群行为包括觅食，聚群行为，尾随行为[1]，随机行为[5]和觅食行为[6]。与其他（SAS）相似，和它工作在一起的每个种群的个体被称为一个人工鱼(AF),每个人工鱼在“游”的搜索空间根据自己的经验及附近的伙伴来寻找有食物的地区。结果, 随着共享的社会信息、来自于之前人工鱼附近搜索的经验和发现的食物浓度, AFSA可以像其他SA有能力在很宽的空间找到更好的解决方案,有效地搜索全局最优的自适应。 仿照AFSA动物行为的过程,并通过个人的局部优化找出全局最优。在这种算法中，有时人工鱼个体的行为很难避免个体为时过早的 寻找局部最优[1][5]。在这种情况下,许多人工鱼陷入局部最优,只有少数的鱼能达到全局最优的区域。因此,AFSA的优化精度和收敛速度的往往不是十分令人满意。为了提高AFSA的性能, 在IAFSA更新过程中全区域最好的AFSA数据被加到了这个位置。三个基准函数是用来检测新算法的性能；实验结果表明,该IAFSA提高了AFSA的性能,并保留其很多优点,如鲁棒性、公差的参数的设置,寻找适应性等。2．人工鱼群算法 在自然界中,鱼能通过个体独立的搜索还有跟随其它鱼找到更有营养的区域,这个地区的鱼所在的地方通常是营养最丰富的。AFSA 的基本思想是模仿鱼类行为,如觅食,聚群和追尾使鱼个体局部搜索并达到全局最优[1][5]。人工鱼所在环境主要包括解的空间和其它人工鱼的状态。它的下一个行为取决于它现在的状态和地方环境状况(包括解决目前问题的特性和周围同伴的状态)。一人工鱼将会通过其自己的活动影响环境和它的同伴的活动。 从算数角度来讲,把一群人工鱼的N popsize,AF i 和位置向量X i相联系，（D是最优参数）在一个最优的问题中是一种可行的解决方案。让X i(t)表示一个人工鱼现在的位置，X i(t+1)是下一个选择的位置。每次迭代步长t+1, 人工鱼的行为的执行和位置矢量X i(t+1)的更新是通过增加一个增量更新向量△X i(t+1),仅包括局部最优信息。向量的增加是通过当前状态X i(t)和更好的状态X better (t+1)，方程如下: 基本人工鱼群算法 摘要人工鱼群算法（Artificial Fish-Swarm Algorithm，AFSA）是由李晓磊等在2002年提出的，源于对鱼群运动行为的研究，是一种新型的智能仿生优化算法。它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制易于和其他方法结合等优点。目前对该算法的研究、应用已经渗透到多个应用领域，并由解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题。人工鱼群算法已经成为交叉学科中一个非常活跃的前沿性学科。本文主要对鱼群算法进行了概述，引入鱼群模式的概念，然后给出了人工鱼的结构，接下来总结出了人工鱼的寻优原理，并对人工鱼群算法的寻优过程进行仿真，通过四个标准函数选取不同的拥挤度因子进行仿真实验，证实了利用人工鱼群算法进行全局寻优确实是有效的。 关键词：人工鱼群算法；拥挤度因子；寻优 0 引言 动物在进化过程中，经过漫长的优胜劣汰，形成了形形色色的觅食和生存方式，这些方式为人类解决生产生活中的问题带来了不少启发和灵感。动物不具备复杂逻辑推理能力和综合判断等高级智能，但他们通过个体的简单行为和相互影响，实现了群体的生存和进化。动物行为具有以下几个特点。 （1）适应性：动物通过感觉器官来感知外界环境，并应激性的做出各种反应，从而影响环境，表现出与环境交互的能力。 （2）自治性：在不同的时刻和不同的环境中能够自主的选取某种行为，而无需外界的控制或指导。 （3）盲目性：单个个体的行为是独立的，与总目标之间没有直接的关系。 （4）突现性：总目标的完成是在个体行为的运动过程中突现出来的。 （5）并行性：各个个体的行为是并行进行的。 人工鱼群算法是根据鱼类的活动特点提出的一种基于动物行为的自治体寻优模式。 1 鱼群模式描述 1.1 鱼群模式的提出 20世纪90年代以来，群智能（swarm intelligence，SI）的研究引起了众多学者的极大关注，并出现了蚁群优化、粒子群优化等一些著名的群智能方法。 集群是生物界中常见的一种现象，如昆虫、鸟类、鱼类、微生物乃至人类等等。生物的这种特性是在漫长的进化过程中逐渐形成的，对其生存和进化有着重 基于全局最优的快速人工鱼群算法及其应用研究 人工鱼群算法是一种有关动物行为的算法，这种算法 具有一定的智能性，是最近几年国内学者提出来的。这种人工鱼群算法是从行为方面进行的主要研究，并对原来存在的问题进行解决。 关键词】人工鱼群算法优化方法群体智能 众多实验能够证明，群体智能优化的相关算法在很多问 题的解决上都发挥了至关重要的作用，也得到了十分广泛的应用。 1人工鱼群算法 1.1鱼群及其算法的基本思想人工鱼群算法主要依据的是鱼群的行为启 发，在2002 年被提出的一种有关动物行为的比较优化的算法。一般情况 个范围之内，鱼群中的鱼会跟随群体中的其它成员 起找到食物比较多的地方。而通常情况下，一片水域范围内食物最多的地方往往会有最多的鱼群数目。根据这个特点，使用人工制作的鱼对鱼群的各种行为进行模拟，进而完成直线寻优的目的。 1.2人工鱼模型有关人工鱼模型的算法使用的是基于animats 的模 式， 设计采用的顺序是从上到下的，因此先进行的步骤就是人工 鱼模型的建造。通常情况下使用的是面向对象的技术方式， 并用会用C++语言的伪代码形式来加以说明。人工鱼一般的 模型描述方式如下： Various ： float AF_swarm （）； //the behavior of swarm float AF_evaluate （）； //evaluate and select the behavior float AF_init （）； //to initialize the AF Aritificial_fish （）； float AF_X[n] ； //AF 's position step float AF_step ； //the distance that AF can moue for each float AF_visual ； //the visual diatance of AF float try_number ； //attempt time in the behavior of prey float AF_delta ； //the condition of jamming Functions ： float AF_foodconsistence （）； //the food consistence of AF ' s current position float AF_move （）； //AF move to the next position float AF_follow （）； //the behavior of follow float AF_prey （）； //the behavior of prey 人工鱼群算法源代码 %人工鱼群算法；formatlong；Visual=2.5;；Step=0.3;；N=50;；Try_numb er=50;；a1=-10;；b1=10;；a2=-10;；b2=10;；d=[];；h=1e-1;；Friend_numb er=50;；k=0;；m=50;；X1=rand(N,1)*(b1-a1)+a1;；X2=rand(N,1)*(b2-a2) %人工鱼群算法 format long Visual=2.5; Step=0.3; N=50; Try_number=50; a1=-10; b1=10; a2=-10; b2=10; d=[]; h=1e-1; Friend_number=50; k=0; m=50; X1=rand(N,1)*(b1-a1)+a1; X2=rand(N,1)*(b2-a2)+a2; X=[X1 X2];%人工鱼数量 for i=1:N wwww=[X(i,1),X(i,2)]; d(i)=maxf(wwww); end [w,i]=max(d); maxX=[X(i,1),X(i,2)];%初始公告板记录 maxY=w;%初始公告板记录 figurex=[]; figurey=[]; figurez=[]; figurex(numel(figurex)+1)=maxX(1); figurey(numel(figurey)+1)=maxX(2); figurez(numel(figurez)+1)=maxY; kkk=0; while(k function lhl_AF clc;clear all; close all; format long Visual = 2、5; %人工鱼的感知距离 Step = 0、3; %人工鱼的移动最大步长 N = 10; %人工鱼的数量 Try_number = 50;%迭代的最大次数 delta=0、618; %拥挤度因子 a1 = -10; b1 = 10; a2 = -10; b2 = 10; d = [];%存储50个状态下的目标函数值; k = 0; m = 50;%迭代次数 X1 = rand(N,1)*(b1-a1)+a1; %在-10~10之间,随机生成50个数; X2 = rand(N,1)*(b2-a2)+a2; X = [X1 X2]; %X = ones(N,2); %for i = 1:N % X(i,1)=-10; % X(i,2)=10; %end % 人工鱼数量,两个状态变量X1与X2; %计算50个初始状态下的; for i = 1:N www = [X(i,1),X(i,2)]; d(i) = maxf(www); end %公告牌用于记录人工鱼个体的历史最好状态 [w,i] = max(d); % 求出初始状态下的最大值w与最大值的位置i; maxX = [X(i,1),X(i,2)]; % 初始公告板记录,最大值位置; maxY = w; % 初始化公告板记录,最大值; figurex = []; figurey = []; figurez = []; figurex(numel(figurex)+1) = maxX(1); % 将maxX(1)放入figurex中, figurey(numel(figurey)+1) = maxX(2); % numel返回数组或者向量中所含元素的总数,matlab数组下标默认就是从1开始的 figurez(numel(figurez)+1) = maxY; while(k 人工鱼群改进算法研究综述 摘要：人工鱼群算法源于对鱼群运动行为的研究，是一种新型的群体智能随机全局优化算法，人工鱼群算法(AFSA)起步较晚，还存在着许多不足之处。因此本文主要通过阐述鱼群算法的基本理论的同时，对人工鱼群算法的改进方法进行文献综述，并根据这些改进方法指出了人工鱼群算法未来的改进与研究方向。 关键词：人工鱼群算法算法改进综述 1.引言 1.1 人工鱼群算法的基本概念 人工鱼群算法是李晓磊等[1]人于2002年提出的一种基于动物自治体[2-3]的优化方法,是集群智能思想[4]的一个具体应用，该算法根据水域中鱼生存数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方这一特点来模拟鱼群的觅食行为而实现寻优。它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息,只需要对问题进行优劣的比较,通过各人工鱼个体的局部寻优行为,最终在群体中使全局最优值突现出来,有着较快的收敛速度[5]。 人工鱼群算法主要利用鱼的三大基本行为：觅食、聚群和追尾行为，采用自上而下的寻优模式从构造个体的底层行为开始，通过鱼群中各个体的局部寻优，达到全局最优值在群体中凸显出来的目的[6]。 （1）觅食行为：这是鱼趋向食物的一种活动，一般认为它是通过视觉或味觉来感知水中的食物两或食物浓度来选择行动的方向[6]。 （2）聚群行为：大量或少量的鱼聚集成群，进行集体觅食和躲避敌害，这是它们在进化过程中形成的一种生存方式[6]。 （3）追尾行为：当某一条鱼或几条鱼发现食物时，它们附近的鱼会尾随而来，导致更远处的鱼也会尾随过来[6]。 人工鱼群算法就是通过模拟鱼类的觅食、聚群、追尾等行为在搜索域中进行寻优的。 1.2 人工鱼群算法的行为描述 觅食行为：设置人工鱼当前状态，并在其感知范围内随机选择另一个状态，如果得到的状态的目标函数大于当前的状态，则向新选择得到的状态靠近一步，反之，重新选取新状态，判断是否满足条件，选择次数达到一定数量后，如果仍然不满足条件，则随机移动一步[6]。 聚群行为：人工鱼探索当前邻居内的伙伴数量，并计算伙伴的中心位置，然后把新得到的中心位置的目标函数与当前位置的目标函数相比较，如果中心位置的目标函数优于当前位置的目标函数并且不是很拥挤，则当前位置向中心位置移动一步，否则执行觅食行为[6]。 追尾行为：人工鱼探索周围邻居鱼的最优位置，当最优位置的目标函数值大于当前位置的目标函数值并且不是很拥挤，则当前位置向最优邻居鱼移动一步，否则执行觅食[6]。 根据所要解决的问题性质，对人工鱼当前所处的环境进行评价，从而选择一种行为。较常用的评估方法是：选择各行为中使得向最优方向前进最大的方向，也就是各行为中使得人工鱼的下一步状态最优的行为，如果没有能使下一个状态优于当前状态的行为，则采用随机行为。 1.3 人工鱼群算法步骤[6] Step1:设定鱼群的参数，包括鱼群的规模m, 最大迭代次数gen，人工鱼的感知范围Visual，最大移动步长step，拥挤度因子d等； Step2:在参数区间内随机生成m条人工鱼个体作为初始鱼群； Step3:计算每条鱼的食物浓度函数（目标函数），把最优的值放入公告板[7]中； Step4：对于每条人工鱼执行以下操作 （1）计算出追尾行为、聚群行为的值，采用行为选择策略，选择最优的行为作为鱼的移动方向，缺省行为是觅食行为。 （2）计算出每条鱼的食物浓度函数（目标函数），其最优值与公告板中的值 浙江大学 博士学位论文 一种新型的智能优化方法—人工鱼群算法 姓名：李晓磊 申请学位级别：博士 专业：控制科学与工程 指导教师：钱积新 2003.1.1 加，，Ｚ掌博士学位论文一ＩＩＩ－ 摘要 （优化命题的解决存在于许多领域，对于国民经济的发展也有着巨大的应用前景。随着优化对象在复杂化和规模化等方面的提高，基于严格机理模型的传统优化方法在实施方面变得越来越困难。厂吖 本文将基于行为的人工智能思想通过动物自治体的模式引入优化命题的解决中，构造了一种解决问题的架构一鱼群模式，并由此产生了一种高效的智能优化算法一人工鱼群算法。 文中给出了人工鱼群算法的原理和详细描述，并对算法的收敛性能和算法中各参数对收敛性的影响等因素进行了分析；针对组合优化问题，给出了人工鱼群算法在其中的距离、邻域和中心等概念，并给出了算法在组合优化问题中的描述；针对大规模系统的优化问题，给出了基于分解协调思想的人工鱼群算法；给出了人工鱼群算法中常用的一些改进方法；给出了人工鱼群算法在时变系统的在线辨识和鲁棒ＰＩＤ的参数整定中两个应用实例ｊ最后指出了鱼群模式和算法的发展方向。 ｆ在应用中发现，人工鱼群算法具有以下主要特点： ?算法只需要比较目标函数值，对目标函数的性质要求不高； ?算法对初值的要求不高，初值随机产生或设定为固定值均可以； ?算法对参数设定的要求不高，有较大的容许范围； ?算法具备并行处理的能力，寻优速度较快； ?算法具备全局寻优的能力； 鱼群模式和鱼群算法从具体的实施算法到总体的设计理念，都不同于传统的设计和解决方法，同时它又具有与传统方法相融合的基础，相信鱼群模式和鱼群算法有着良好的应用前景。∥ ／ 关键词人工智能，集群智能，动物自治体，人工鱼群算法，ｆ优∥ ，ｌ／。７ %人工鱼群算法 format long Visual=2.5; Step=0.3; N=50; Try_number=50; a1=-10; b1=10; a2=-10; b2=10; d=[]; h=1e-1; Friend_number=50; k=0; m=50; X1=rand(N,1)*(b1-a1)+a1; X2=rand(N,1)*(b2-a2)+a2; X=[X1 X2];% 人工鱼数量 for i=1:N wwww=[X(i,1),X(i,2)]; d(i)=maxf(wwww); end [w,i]=max(d); maxX=[X(i,1),X(i,2)];% 初始公告板记录 maxY=w;% 初始公告板记录 figurex=[]; figurey=[]; figurez=[]; figurex(numel(figurex)+1)=maxX(1); figurey(numel(figurey)+1)=maxX(2); figurez(numel(figurez)+1)=maxY; kkk=0; while(k nf=0; Xc=0; for j=1:N %聚群行为开始 XXX=[X(j,1),X(j,2)]; if(norm(XXX-XX) 文章编号：１００９－３４８６（２００６）０３－００３８－０５ 基于蚁群算法的试验流程优化研究 倡栘 陈慕齐１，齐 欢２，陈迎春 ２ （１．华中科技大学管理学院，湖北武汉４３００７４；２．华中科技大学控制科学与工程系，湖北武汉４３００７４）摘 要：水中兵器的海上试验涉及许多人员、兵力、被试产品、测量设备等，试验周期长、消耗大，因此如何缩短试验周期是亟待研究解决的问题．文中首先将试验流程优化问题转化为车间调度问题，建立了相应的数学模型，再应用蚁群算法转移规则得到中间结果并进行排队以对各种资源约束进行处理．最后将结果利用局部搜索算法优化后作为蚁群算法信息素更新的基础．实例计算结果表明，该方法优化效果良好．关键词：蚁群算法；车间调度问题；水中兵器中图分类号：ＴＰ３０ 文献标识码：Ａ Ｔｅｓｔｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｂａｓｅｄｏｎａｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ＣＨＥＮＭｕ－ｑｉ１ ，ＱＩＨｕａｎ２ ，ＣＨＥＮＹｉｎｇ－ｃｈｕｎ ２ （１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖ．ｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７４，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｎｔｒｏｌＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖ．ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７４，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｒｅｇａｒｄｔｏｍｕｃｈｍａｎｐｏｗｅｒ，ｆｏｒｃｅｓ，ｕｎｄｅｒ－ｐｒｏｏｆｐｒｏｄｕｃｔｓａｎｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，ｔｈｅｓｅａｔｅｓｔｓｆｏｒｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｗｅａｐｏｎｓｗｉｌｌｔａｋｅａｌｏｎｇｐｅｒｉｏｄａｎｄｇｒｅａｔｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｔｅｓｔｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｉｓｗｈａｔｎｅｅｄｓｔｏｂｅｄｅａｌｔｗｉｔｈ．Ｔｈｅｔｅｓｔｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｉｓｆｉｒｓｔｃｏｎｖｅｒｔｅｄｉｎｔｏａｊｏｂｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅｎｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｒｕｌｅｓｏｆａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅａｄｏｐｔｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅｒｅｓｕｌｔｂｅｆｏｒｅｔｈｅｑｕｅｕｉｎｇｔｈｅｏｒｙｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ．Ｆｉｎａｌ－ｌｙ，ａｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｆｏｒｆｕｒｔｈｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂｅｆｏｒｅｔｈｅｐｈｅｒｏｍｏｎｅｓｏｆａｎｔｓａｒｅｕｐｄａｔｅｄ．Ｔｈｅｓｉｍｕ－ｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｅｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｊｏｂｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ；ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｗｅａｐｏｎ 水中兵器的海上定型、鉴定等综合试验需要全面考核的性能指标多，试验方式多样，涉及众多的参试单位、人员、兵力、设备等，试验周期长、消耗大，如何缩短试验周期是急需研究解决的问题．水中兵器试验的流程优化属于典型的组合优化问题，目前主要利用网络流和关键路径法来优化．但由于约束条件众多，效果不是很明显．自然界中的某些生物，如蚂蚁、蜜蜂、鸟等，尽管个体的感知、通讯、动作等能力非常有限，但由这些简单的个体组成的社会却能完成复杂的任务，如照顾后代、觅食、选择路径、编队行动等，而且总能以最优或近似最优的方法完成相互间的协作．一些学者根据对昆虫群体行为的研究结果提 出了一些用于组合优化求解的算法或理论，如蚁群算法［１］和粒子群算法［２］ ，并在一些领域中得到了应用．这些算法为试验流程的优化提供了新的思路．本文利用蚁群算法实现试验流程的优化． １ 模型描述 在第１层次，海上试验可分解为试验准备、各项目试验、试验总结３个阶段；在第２层次，每个项目 第１８卷 第３期 ２００６年６月 海军工程大学学报 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＡＶＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ Ｖｏｌ．１８ Ｎｏ．３ Ｊｕｎ．２００６ 倡 收稿日期：２００５－１０－１８；修订日期：２００６－０３－１０ 作者简介：陈慕齐（１９６２－），男，高级工程师，博士生． 人工鱼群算法m a t l a b 实现 集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN# function lhl_AF clc;clear all; close all; format long Visual = ; %人工鱼的感知距离 Step = ; %人工鱼的移动最大步长 N = 10; %人工鱼的数量 Try_number = 50;%迭代的最大次数 delta=; %拥挤度因子 a1 = -10; b1 = 10; a2 = -10; b2 = 10; d = [];%存储50个状态下的目标函数值; k = 0; m = 50;%迭代次数 X1 = rand(N,1)*(b1-a1)+a1; %在-10~10之间，随机生成50个数； X2 = rand(N,1)*(b2-a2)+a2; X = [X1 X2]; %X = ones(N,2); %for i = 1:N % X(i,1)=-10; % X(i,2)=10; %end % 人工鱼数量,两个状态变量X1和X2； %计算50个初始状态下的； for i = 1:N www = [X(i,1),X(i,2)]; d(i) = maxf(www); end %公告牌用于记录人工鱼个体的历史最好状态 [w,i] = max(d); % 求出初始状态下的最大值w和最大值的位置i； maxX = [X(i,1),X(i,2)]; % 初始公告板记录，最大值位置； maxY = w; % 初始化公告板记录，最大值； figurex = []; figurey = []; figurez = []; figurex(numel(figurex)+1) = maxX(1); % 将maxX（1）放入figurex中，figurey(numel(figurey)+1) = maxX(2); % numel返回数组或者向量中所含元素的总数，matlab数组下标默认是从1开始的 figurez(numel(figurez)+1) = maxY; while(k 第!"卷第!期#$%&!"’$&!控制与决策 ()*+,)-.*/012343)* 5667年!月 8 888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888 9:;&5667文章编号56?5667@6!=66A B=6A 蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用 汪镭C吴启迪 ?同济大学电子与信息工程学院C上海5666>5@ 摘要<将蚁群算法引入连续空间的函数寻优问题求解C通过将传统蚁群算法中的D信息量留存E过程 拓展为连续空间中的D信息量分布函数E C定义了相应的求解算法F对多极值函数和非线性连续函数的寻 优实例仿真取得了良好的结果C显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景F 关键词<蚁群算法G连续空间寻优G信息量分布函数 中图分类号人工鱼群算法matlab实现
改进的人工鱼群算法(1)
基本人工鱼群算法
基于全局最优的快速人工鱼群算法及其应用研究
人工鱼群算法源代码
人工鱼群算法matlab实现
人工鱼群算法综述
一种新型的智能优化方法—人工鱼群算法
人工鱼群算法源代码
蚁群算法
人工鱼群算法matlab实现
蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用
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