资源描述：
《群智能理论及应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第12A期电子学报Vol.31No.12A2003年12月ACTAELECTRONICASINICADec.2003群智能理论及应用112彭喜元,彭宇,戴毓丰(1.哈尔滨工业大学339#,黑龙江哈尔滨150001;2.黑龙江省移动通信公司,黑龙江哈尔滨150090)摘要:作为一种新兴演化计算技术,群智能已成为新的研究热点,它与人工生命,特别是进化策略和遗传算法有着极为特殊的联系,已完成的理论和应用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.更为重要的是,群智能的潜在并行性和分布式特点为处理大量的以
2、数据库形式存在的数据提供了技术保证.本文介绍了群智能理论的产生和发展过程,并着力阐述了两种典型算法;微粒群算法和蚁群算法的基本原理以及研究现状.关键词:群智能;微粒群算法;蚁群算法;优化算法中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:037222112(2003)12A21982207SwarmIntelligenceTheoryandApplications112PENGXi2yuan,PENGYu,DAIYu2feng(1.No.399#,HarbinInstituteofTechnology,Harbin,He
3、ilongjiang150001,China;2.HeilongjiangMobileCommunicationCompany,Harbin,Heilongjiang150090,China)Abstract:Asanovelevolutionarycomputationtechnology,swarmintelligenceisnowbecominganewresearchhotspot.Ithasspecialrelationshipswithartificiallifeandevolutionstrategie
4、s.Allresearchesoftheoriesandapplicationsrelatedtoswarmintelligenceprovesthatitisakindofeffectivemethodtosolvemostglobaloptimalproblems.Itismoreimportantthatitspotentialparallelanddis2tributedfeaturesprovidetechnicalassurancetoprocessdatainlargedatabase.Asurveyo
5、foriginanddevelopmentofswarmintelli2gencearepresented.Furthermore,thebasicprinciplesandcontemporaryresearchstatusoftwotypicalalgorithms:ParticleSwarmOpti2mizationandAntColonyOptimization,arediscussed.Keywords:swarmintelligence;particleswarmoptimization;antcolon
6、yoptimization;optimizationalgorithm用领域已扩展到多目标优化、数据分类、数据聚类、模式识别、1引言电信QoS管理、生物系统建模、流程规划、信号处理、机器人控[3]与各种各样的自适应随机搜索算法相比,演化计算技术制、决策支持以及仿真和系统辩识等方面,群智能理论和方创造了被称为“种群”的潜在解,并通过种群间个体的协作与法为解决这类应用问题提供了新的途径.[1]竞争来实现对问题最优解的搜寻,这类方法往往能够比传与大多数基于梯度应用优化算法不同,群智能依靠的是统优化方法更快地发现复杂优化问题
7、的最优解.群智能概率搜索算法.虽然概率搜索算法通常要采用较多评价函数,[4](Swarmintelligence)作为一种新兴的演化计算技术已成为越来但与梯度方法及传统的演化算法相比,其优点还是显著的:越多研究者的关注焦点,它与人工生命,特别是进化策略以及(1)无集中控制约束,不会因个别个体的故障影响整个问题的遗传算法有着极为特殊的联系.群智能中的群体指的是“一组求解,确保了系统具备更强的鲁棒性;(2)以非直接的信息交相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环流方式确保了系统的扩展性;(3)并行分布式算法模
8、型,可充境)的主体(Agent),这组主体能够合作进行分布式的问题求分利用多处理器;(4)对问题定义的连续性无特殊要求;(5)算解”,而群智能则是指“无智能的主体通过合作表现出智能行法实现简单.为的特性”.群智能在没有集中控制且不提供全局模型的前提群智能方法易于实现,算法中仅涉及各种基本数学操作,[2]下,为寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基
