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遗传算法流程图及其优点难点(遗传算法流程图)_焦点滚动

2023-05-28 15:18:37    来源:互联网


(资料图片仅供参考)

1、抄的目前蚁群算法主要用在组合优化方面,基本蚁群算法的思路是这样的:1. 在初始状态下,一群蚂蚁外出,此时没有信息素,那么各自会随机的选择一条路径。

2、2. 在下一个状态,每只蚂蚁到达了不同的点,从初始点到这些点之间留下了信息素,蚂蚁继续走,已经到达目标的蚂蚁开始返回,与此同时,下一批蚂蚁出动,它们都会按照各条路径上信息素的多少选择路线(selection),更倾向于选择信息素多的路径走(当然也有随机性)。

3、3. 又到了再下一个状态,刚刚没有蚂蚁经过的路线上的信息素不同程度的挥发掉了(evaporation),而刚刚经过了蚂蚁的路线信息素增强(reinforcement)。

4、然后又出动一批蚂蚁,重复第2个步骤。

5、每个状态到下一个状态的变化称为一次迭代,在迭代多次过后,就会有某一条路径上的信息素明显多于其它路径,这通常就是一条最优路径。

6、关键的部分在于步骤2和3:步骤2中,每只蚂蚁都要作出选择,怎样选择呢?selection过程用一个简单的函数实现:蚂蚁选择某条路线的概率=该路线上的信息素÷所有可选择路线的信息素之和假设蚂蚁在i点,p(i,j)表示下一次到达j点的概率,而τ(i,j)表示ij两点间的信息素,则:p(i,j)=τ(i,j)/∑τ(i)(如果所有可选路线的信息素之和∑τ(i)=0,即前面还没有蚂蚁来过,概率就是一个[0,1]上的随机值,即随机选择一条路线)步骤3中,挥发和增强是算法的关键所在(也就是如何数学定义信息素的)evaporation过程和reinforcement过程定义了一个挥发因子,是迭代次数k的一个函数ρ(k)=1-lnk/ln(k+1)最初设定每条路径的信息素τ(i,j,0)为相同的值然后,第k+1次迭代时,信息素的多少对于没有蚂蚁经过的路线:τ(i,j,k+1)=(1-ρ(k))τ(i,j,k),显然信息素减少了有蚂蚁经过的路线:τ(i,j,k+1)=(1-ρ(k))τ(i,j,k)+ρ(k)/|W|,W为所有点的集合为什么各个函数要如此定义,这个问题很难解释清楚,这也是算法的精妙所在。

7、如此定义信息素的挥发和增强,以及路径选择,根据马尔可夫过程(随机过程之一)能够推导出,在迭代了足够多次以后,算法能够收敛到最佳路径。

本文就为大家分享到这里,希望看了会喜欢。

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