首先使用蚁群算法、免疫算法和粒子群算法以第一个基准函数为例，画出适应度图像并据此分析每个函数的特点。本文用到的环境是Windows10系统，软件是MATLAB R2017a....图2.2 蚁群算法适应度 分析： 优化后的结果为：在200轮迭代，即x=-4,y=-0.7539时，函数取得最小值-6.4079.蚁群算法一般需要较长的搜索时间和容易出现停滞现象等不足，故在上图中，...蚁群算法的参数较少，设置简单，因而该算法易于应用到组合优化问题的求解。...从这个例子上看，粒子群算法效率是蚁群算法的5倍左右。从标准差上来比较，粒子群算法算法更稳定。蚁群算法的参数较少，设置简单，因而该算法易于应用到组合优化问题的求解。...蚁群算法的参数较少，设置简单，因而该算法易于应用到组合优化问题的求解。粒子群算法是基于群智能理论的优化算法，通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化算法。
该算法灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为，通过模拟这种行为来解决组合优化问题。 基本原理 蚁群算法的基本思想是利用蚂蚁在路径上留下信息素，并根据信息素浓度选择路径，从而找到最优或近似最优解。...这些应用展示了蚁群算法在处理复杂系统建模与优化、模式识别、资源调度、物流、多目标优化和鲁棒优化等方面的能力。 如何有效地改进蚁群优化算法以提高其收敛速度和避免陷入局部最优的问题？...为了有效地改进蚁群优化算法以提高其收敛速度和避免陷入局部最优的问题，可以采取以下几种策略： 选择合适的启发函数：启发函数的选择对蚁群算法的收敛速度至关重要。...例如，有研究使用Matlab对CEC2017测试函数集进行仿真，以评估蚁群优化算法的性能。 基准测试是常用的方法之一，通过与现有的启发式算法进行比较来评估蚁群优化算法的性能。...例如，在量子化信息素蚁群优化特征选择算法中，使用了分类精度、精确率、召回率和维度缩减率等指标来评估算法性能。这些指标能够全面反映算法在不同任务中的表现。
其中常用的算法有遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。 由文献可以得到，==蚁群算法适用于缓慢地精确的求解场合；模拟退火算法适用于快速较精确地求解；遗传算法适用于快速地求解，但是准确度不高==。...针对多个3D任务孔，首先设计启发函数，利用A*算法得到单孔与单孔之间的无碰撞最短路径作为两点之间的路径，然后应用蚁群算法，得到遍历所有孔的最短无碰撞路径。 ...根据蚁群算法的搜索原理，设虚边的权小于或等于网络所有边权的最小值即可符合上述要求。 ...附github上的源代码 下一步优化 在路径规划问题抽象模型基础上，本文利用蚁群算法求解遍历所有任务孔的最短路径。...在三维路径规划中，点与点之间的最短路径实现效率相对较低，可以优化启发式函数，采用C++语言实现，提高运算速度。
其中常用的算法有遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。 由文献可以得到，蚁群算法适用于缓慢地精确的求解场合；模拟退火算法适用于快速较精确地求解；遗传算法适用于快速地求解，但是准确度不高。...针对多个3D任务孔，首先设计启发函数，利用A*算法得到单孔与单孔之间的无碰撞最短路径作为两点之间的路径，然后应用蚁群算法，得到遍历所有孔的最短无碰撞路径。 ...根据蚁群算法的搜索原理，设虚边的权小于或等于网络所有边权的最小值即可符合上述要求。 ...附github上的源代码 下一步优化 在路径规划问题抽象模型基础上，本文利用蚁群算法求解遍历所有任务孔的最短路径。...在三维路径规划中，点与点之间的最短路径实现效率相对较低，可以优化启发式函数，采用C++语言实现，提高运算速度。
蚁群算法的由来 蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标...，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。...蚁群算法的基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理，根据昆虫科学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它们可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径，并在周围环境发生变化后，自适应地搜索新的最佳路径...蚁群算法能做什么 蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。...函数优化问题MATLAB实现： 蚁群算法（ACO）MATLAB实现 机器人路径规划： 蚁群算法（ACO）最短路径规划（MATLAB） 更多ACO算法：https://www.omegaxyz.com/tag
遗传算法的基本概念 用遗传算法求函数最大值一：编码和适应值 用遗传算法求函数最大值二：选择、交叉和变异 用遗传算法求函数最大值三：主程序和结果 轮盘赌法简单介绍 Matlab中遗传算法工具箱的使用...遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）一：问题介绍 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）二：算法实现一 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）三：算法实现二 差分进化算法（DE）步骤简介 差分进化算法(DE)求函数最小值...蚁群算法简单介绍 几种蚁群算法介绍 蚁群算法求函数最大值一 蚁群算法求函数最大值二 蚁群算法规划路径 蚁群算法解决旅行商（TSP）问题 分布估计算法简单介绍 几种分布估计算法介绍 分布估计算法求解0-...1背包问题一 分布估计算法求解0-1背包问题二 分布估计算法解决旅行商问题（TSP） 粒子群算法简单介绍 粒子群算法求函数最小值 权重改进的粒子群算法 免疫算法简单介绍
使用蚁群算法可以在复杂的监控数据中，快速地发现异常情况，并提供及时的预警和处理建议。蚁群算法在优化问题方面的应用：监控软件需要不断地对系统进行优化，以提高系统的稳定性和性能。...使用蚁群算法可以对监控数据进行分析和建模，快速找到最优的系统参数配置和优化方案，从而提高系统的性能和稳定性。...另外，使用蚁群算法还可以对网络带宽进行优化，从而提高网络的传输速度和稳定性。...参数调整问题：蚁群算法中有很多参数需要调整，如蚂蚁数量、信息素浓度、启发函数等，不当的参数选择可能会导致算法收敛速度过慢或过快，影响算法效果。...综上所述，使用蚁群算法需要根据具体场景和需求，综合考虑算法优势和误区，选择合适的算法和参数配置，才能更好地应用于监控软件中。
** 人工智能：智能优化算法 ---- 优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。...其中蚁群算法和粒子群算法是最主要的两种群智能算法。群智能理论研究领域有两种主要的算法：蚁群算法和粒子群算法。...蚂蚁有能力在没有任何提示的情形下找到从巢穴到食物源的最短路径，并且能随环境的变化，自适应地搜索新的路径。其根本原因是蚂蚁在寻找食物时，能在其走过的路径上释放一种特殊的分泌物——信息素。...蚁群算法具有分布式计算、无中心控制和分布式个体之间间接通信等特征，易于与其他优化算法相结合。它通过简单个体之间的协作，表现出了求解复杂问题的能力，已经广泛应用于优化问题的求解。...因此，虽然看起来它是一种盲目的搜索方法，但实际上有着明确的搜索方向。 ** 4 禁忌搜索算法 ** 搜索是人工智能的一个基本问题，一个问题的求解过程就是搜索。人工智能在各应用领域中，被广泛地使用。
使用蚁群算法可以在复杂的监控数据中，快速地发现异常情况，并提供及时的预警和处理建议。蚁群算法在优化问题方面的应用：文档管理软件需要不断地对系统进行优化，以提高系统的稳定性和性能。...使用蚁群算法可以对监控数据进行分析和建模，快速找到最优的系统参数配置和优化方案，从而提高系统的性能和稳定性。...另外，使用蚁群算法还可以对网络带宽进行优化，从而提高网络的传输速度和稳定性。...参数调整问题：蚁群算法中有很多参数需要调整，如蚂蚁数量、信息素浓度、启发函数等，不当的参数选择可能会导致算法收敛速度过慢或过快，影响算法效果。...综上所述，使用蚁群算法需要根据具体场景和需求，综合考虑算法优势和误区，选择合适的算法和参数配置，才能更好地应用于文档管理软件中。
而蚁群算法，一种模拟蚂蚁觅食行为的智能优化算法，与 C 语言的结合，为网络路由优化带来了新的曙光。蚁群算法的核心原理是基于蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素并依据信息素浓度来选择路径的行为。...随着时间的推移，经过大量蚂蚁的探索和信息素的更新迭代，最终会形成一条或多条较为优化的网络路由路径。那么，为何选择 C 语言来编写蚁群算法以优化网络路由呢？...它可以快速地计算蚂蚁在各个链路间的信息素更新，以及根据信息素浓度确定蚂蚁的路径选择概率，从而在短时间内完成多轮次的蚁群算法迭代，以找到较为理想的网络路由方案。...在 C 语言中，可以通过精心设计的数学函数和数据处理逻辑来准确地实现这一概率计算，确保蚂蚁的路径选择既具有随机性以探索新路径，又能依据信息素浓度倾向于较优路径。信息素的更新机制也是重中之重。...C 语言能够精准地监控这些条件的达成情况，并及时终止算法的运行，输出当前所得到的优化网络路由方案。通过 C 语言编写的蚁群算法优化网络路由，具有诸多显著优势。
没有中心化的组织，蚁群何以进行高效地搜寻呢？一个快递小哥有5个包裹要送，如何确定一条最短的行进路线？...本文我们一起学下常用于路径优化的蚁群算法，主要内容如下： 蚁群算法简介 蚁群算法原理 蚁群算法实例 1.蚁群算法简介 如何寻找一条合适的路径，几乎是一个永恒的话题。每个人、每天都会遇到。...由上述蚂蚁找食物模式演变来的算法，即是蚁群算法。这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。...自组织行为特征 蚁群的自组织行为特征主要有： 高度结构化的组织 虽然蚂蚁的个体行为极其简单，但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织，蚂蚁社会的成员有分工，有相互的通信和信息传递。...自然优化 蚁群在觅食过程中，在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径；当经过的路线上出现障碍物时，还能迅速找到新的最优路径。 ?
Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于群体的模拟进化算法——蚁群优化。...L ② 它是一种通用型随机优化方法, 它吸收了蚂蚁的行为特(内在搜索机制) , 它是使用人工蚂蚁仿真(也称蚂蚁系统) 来求解问题L但人工蚂蚁决不是对实际蚂蚁的一种简单模拟, 它融进了人类的智能L人工蚂蚁有一定的记忆...2 眼下蚁群算法的应用 尽管对蚁群算法的研究时间不长, 可是初步研究已显示出它在求解复杂优化问题方面具有非常大的优势, 特别是1998 年在比利时布鲁塞尔专门召开了第一届蚂蚁优化国际研讨会后, 如今每两年召开一次这种蚂蚁优化国际研讨会...以蚁群算法为代表的群体智能已成为当今分布式人工智能研究的一个热点,很多源于蜂群和蚁群模型设计的算法已越来越多地被用于企业的运转模式的研究。...基于蚁群算法的聚类方法从原理上可分为两种：一种是基于蚁堆形成原理来实现数据聚类，还有一种是运用蚂蚁觅食的原理，利用信息来实现聚类分析。
（一）蚁群算法的由来 蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标...，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。...蚁群算法的基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理，根据昆虫科学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它们可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径，并在周围环境发生变化后，自适应地搜索新的最佳路径...（二）蚁群算法能做什么 蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。...（三）蚁群算法实现 优化的 函数为F（x,y）= -(x.^2+3*y.^4-0.2*cos(3*pi*x)-0.4*cos(4*pi*y)+0.6) MATLAB clear clc Ant = 300
典型的代表如遗传算法、免疫算法、模拟退火算法、蚁群算法、微粒群算法，都是一种仿生算法，基于“从大自然中获取智慧”的理念，通过人们对自然界独特规律的认知，提取出适合获取知识的一套计算工具。...在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”(pbest，gbest)来更新自己。在找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置 位置更新公式： ? 速度更新公式： ?...实验：使用BPSO，借助MATLAB优化函数3*cos(x(1)*x(2))+ x(1) + x(2)^2 参数设置为： 群体粒子个数N=100，粒子维度D=2，最大迭代次数T=200；C1=C2=1.5...日本的Fuji电力公司的研究人员将电力企业某个著名的RPVC(Reactive Power and Voltage Control)问题简化为函数的最小值问题，并使用改进的PSO算法进行优化求解。...半导体器件综合是在给定的搜索空间内根据期望得到的器件特性来得到相应的设计参数，一般情况下使用器件模拟器通常得到的特性空间是高度非线性的，因此很难用传统方法来计算，利用PSO算法能比遗传算法更快更好地找到较高质量的设计参数
算法背景及原理 蚁群算法是一种智能优化算法，在TSP商旅问题上得到广泛使用。蚁群算法于1992年由Marco Dorigo首次提出，该算法来源于蚂蚁觅食行为。...通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度高的路径，并且释放一定的信息素，使该条路径上的信息素浓度增高，进而使蚂蚁能够找到一条由巢穴到食物源最近的路径。...信息素因子 表示蚂蚁运动过程中路径上积累的信息素的量在指导蚁群搜索中的相对重要程度。...启发函数因子 表示启发式信息在指导蚁群搜索过程中的相对重要程度。如果该参数设置过大，会使收敛速度加快，但是容易陷入局部最优；如果该参数设置过小，会导致蚁群搜索随机性变大，很难找到最优解。...根据当前路径ij上的信息素浓度 以及启发式函数 便可确定从起点i选择终点j 的概率 。
最优化，就是： 1.构造一个合适的目标函数，使得这个目标函数取到极值的解就是你所要求的东西； 2.找到一个能让这个目标函数取到极值的解的方法。 下面通过两个例子进行解释。...计算机运算获得的去噪图像是： 从这个成功去噪的例子中我们可以看出：合理的目标函数是最优化第一个需要精心考虑的问题，需要直觉和理性；而如何求解目标函数，则是一个数学算法问题。...随着研究的深入，问题也越来越多，比如下降法往往只能保证找到目标函数的局部最小值，找不到全局最小值，怎么办呢？...也可以增大搜索范围，让一群蚂蚁（蚁群算法）或者鸟儿（粒子群算法）一齐搜索，或者让参数巧妙地随机改变（遗传算法）。 那么多模型，到底该选哪个？...，通俗地讲就是把目标函数设为： J=模型分类正确率 + r * 模型复杂度 使得模型能够自动选择分类效果好，并且尽量简单的参数。
我在前面的一篇文章《浅谈资源管理技术的未来发展之路》之中谈到，资源管理还需要完善三个方面的能力分别是： 1、完善资源使用收集反馈机制，资源分配出去之后，使用率怎么样？效果怎么样？...这种算法有别于传统编程模式，其优势在于，避免了冗长的编程和筹划，程序本身是基于一定规则的随机运行来寻找最佳配置。...但是，程序可以通过蚂蚁寻找食物的时候的信息素原理，不断地去修正原来的路线，使整个路线越来越短，也就是说，程序执行的时间越长，所获得的路径就越可能接近最优路径。...蚁群算法充分体现了这个过程，以蚂蚁群体优化为例子说明。...其次，蚁群算法的参数数目少，设置简单，易于蚁群算法应用到其它组合优化问题的求解。
、信息素初始浓度二、信息素挥发率三、信息素增加量系数与简单枚举法的区别蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过信息素的传递和更新，逐步找到最优路径。...以下是一个简单的例子来说明蚁群算法如何解决作业调度问题：作业调度问题描述假设有N个任务需要被分配到M个处理节点上执行，每个任务有不同的长度（即执行时间），每个处理节点有不同的处理速度。...当然，这只是蚁群算法可能找到的一种任务分配方案。在实际应用中，蚁群算法可能会通过多次迭代搜索到更优的任务分配策略。...蚁群算法则通过模拟蚂蚁的觅食行为，在搜索空间中逐步逼近最优解。它不需要列出所有可能的策略，而是通过迭代搜索逐步优化当前解。...蚁群算法通过模拟蚂蚁的觅食行为来搜索最优的作业分配策略，具有较低的计算复杂度和较高的搜索效率。与简单枚举法相比，蚁群算法更适合解决大规模、复杂的作业调度问题。
原创内容 No.711 认真聊AI | 群智能算法 人类最有意思的一点就在于总能从自然界找到各种各样的参考并应用。...我们把由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为称作群智能，而这种受动物群体智能启发的算法则称为群智能算法。 在计算机领域，群智能算法包括粒子群优化算法，蚁群算法、人工免疫算法等。...遗传算法等进化算法本质上也是一种群智能算法，都是受自然现象的启发，基于抽取出的简单自然规则而发展出的计算模型。...蚁群算法是一种基于蚂蚁在觅食时总能找到洞穴和食物之间最佳路径的生物本能而来的一种算法。...也就是说，对于群智能算法，不一定能得到最优解，但是一定可以得到一个比较好的解。对于群智能算法而言，关键的地方在于如何保证算法的收敛效率和避免陷入局部最优，这大概就是算法工程师们常说的玄学调参吧。
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