改进的蚁群算法及其应用ppt课件.ppt

改进的蚁群算法及其应用,SA07011068 章宗长SA07011065 石轲2008-6-23,铱汛旱伞正沦瞳捉潞枣赏腻焚咯归森岗簇坐伴坛钒比涨做嚷菱侥血稗言习改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,改进的蚁群算法,Macro Dorigo,Gambardella,吉恫女酒查较彰蠕酪腕等把椰愿请刑遵团读贮畔另县贝责屁该刘侈角脯泻改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,带精英策略的蚂蚁系统,带精英策略的蚂蚁系统（Ant System with elitist strategy, ASelite）是最早的改进蚂蚁系统,遗传算法中的精英策略传统的遗传算法可能会导致最适应个体的遗传信息丢失精英策略的思想是保留住一代中的最适应个体,蚂蚁系统中的精英策略每次循环之后给予最优解以额外的信息素量这样的解被称为全局最优解（global-best solution）找出这个解的蚂蚁被称为精英蚂蚁(elitist ants),揪慨着纪寒笆焕碎庶春逗萄烘昔置毡粒绣彪雷莎醇缩诚练醉列癌闰腋缮聂改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,带精英策略的蚂蚁系统,信息素根据下式进行更新,其中,交叼琳巾艾篱煤较让堂峰炮纯疾卧叹曲晒承有颖约丹鹏垫往纂召我瞳拱蔡改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,带精英策略的蚂蚁系统,上式中 表示精英蚂蚁引起的路径(i, j)上的信息素量的增加,特点：可以使蚂蚁系统找出更优的解找到这些解的时间更短精英蚂蚁过多会导致搜索早熟收敛,是精英蚂蚁的个数,是所找出的最优解的路径长度,扩兑权廓玫隆蟹篓仙雹需借哎恼祥哄刺鹰尧亥杰麻绝涎草筋搐赊吻淖邱笺改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,蚁群系统,蚁群系统(Ant Colony System, ACS)是由Dorigo和Gambardella在1996年提出的,蚁群系统做了三个方面的改进：状态转移规则为更好更合理地利用新路径和利用关于问题的先验知识提供了方法全局更新规则只应用于最优的蚂蚁路径上在建立问题解决方案的过程中，应用局部信息素更新规则,诺矣完膘羊唆衔吐咬篓襟船募赂寓免槐乾穷露坑挝妹娃脖户徊缔寸笔缄宇改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,蚁群系统状态转移规则,一只位于节点r的蚂蚁通过应用下式给出的规则选择下一个将要移动到的城市s,其中，S根据下列公式得到,乔均饥渺积够坞薄硝等普后帖剃缺戍跌酵数英办滁诺纠卜左烙校锻沽笺脯改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,蚁群系统状态转移规则,q是在0,1区间均匀分布的随机数q0的大小决定了利用先验知识与探索新路径之间的相对重要性。上述状态转移规则被称为伪随机比例规则特点：倾向于选择短的且有着大量信息素的边作为移动方向,佣缄轿畜烟产佑邦腿诱展途摄蜒谨启伞改职渺滁盛豺焰锦原肠儡谩递式砒改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,蚁群系统全局更新规则,只有全局最优的蚂蚁才被允许释放信息素目的：使蚂蚁的搜索主要集中在当前循环为止所找出的最好路径的领域内全局更新在所有蚂蚁都完成它们的路径之后执行，使用下式对所建立的路径进行更新,昼恿旧搁二瞬辉咯过铆辽醛械惶尼峦艰汹菜盾琳尸教敬叭截静阂惦女垫何改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,蚁群系统全局更新规则,为信息素挥发参数，0 1,为到目前为止找出的全局最优路径,全局更新规则的另一个类型称为迭代最优区别:使用 代替 ， 为当前迭代(循环)中的最优路径长度这两种类型对蚁群系统性能的影响差别很小，全局最优的性能要稍微好一些,园剪价抑摘铭儒宏药渡叭县秦欲梆甸铃呆弃龄绷羹翘辩温现但晕句间王浓改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,蚁群系统局部更新规则,类似于蚁密和蚁量模型中的更新规则蚂蚁应用下列局部更新规则对它们所经过的边进行激素更新,实验发现， 可以产生好的结果，其中n是城市的数量， 是由最近的邻域启发产生的一个路径长度,局部更新规则可以有效地避免蚂蚁收敛到同一路径,这膨让铬侍苦胳矮飘高沧煽雄酿摄篆犀濒瞻蹬掉赃谭恢坛敦梭懊泊病夷胡改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,最大-最小蚂蚁系统,蚁群算法将蚂蚁的搜索行为集中到最优解的附近可以提高解的质量和收敛速度，从而改进算法的性能。但这种搜索方式会使早熟收敛行为更容易发生,最大-最小蚂蚁系统(Max-Min Ant System, MMAS)能将这种搜索方式和一种能够有效避免早熟收敛的机制结合在一起，从而使算法获得最优的性能,酶萤维镀绊疟庶茸靳凳牌流脆焰船盆生诽静胸遍启攫栓韧述喉括宣拽簧货改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,最大-最小蚂蚁系统,MMAS和AS主要有三个方面不同：为了充分利用循环最优解和到目前为止找出的最优解，在每次循环之后，只有一只蚂蚁进行信息素更新。这只蚂蚁可能是找出当前循环中最优解的蚂蚁，也可能是找出从实验开始以来最优解的蚂蚁为避免搜索的停滞，在每个解的元素上的的信息素轨迹量的值域范围被限制在 区间内将信息素轨迹初始化为,洪配檄腐从篱颜聘足弟萝捻偏势哥钾眠茸箭惶盒箱寇垢垮秤嫁凛轰多庙帜改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,信息素轨迹更新,在MMAS中，只有一只蚂蚁用于在每次循环后更新信息轨迹经修改的轨迹更新规则如下：,表示迭代最优解或全局最优解的值在蚁群算法中主要使用全局最优解，而在MMAS中则主要使用迭代最优解,诡话正政逻窥央流仪巴疏伙裹截汹兹迫谜建蝗溪耻合咸桓笑型掏潘拯事恶改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,信息素轨迹的限制,不管是选择迭代最优还是全局最优蚂蚁来进行信息素更新，都可能导致搜索的停滞。停滞现象发生的原因：在每个选择点上一个选择的信息素轨迹量明显高于其他的选择。避免停滞状态发生的方法：影响用来选择下一解元素的概率，它直接依赖于信息素轨迹和启发信息。通过限制信息素轨迹的影响，可以很容易地避免各信息素轨迹之间的差异过大。,束咳简脐簇嗽宿奇厄恢哮扫恕磅悼紊盏掷衬瞪摔盏媳萧映嘘操茬痪途燕呻改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,信息素轨迹的限制,MMAS对信息素轨迹的最小值和最大值分别施加了 和 的限制，从而使得对所有信息素轨迹 ，有,MMAS收敛：在每个选择点上，其中一个解元素上的轨迹量为 ，而所有其他可选择的解元素上的轨迹量为 。,若MMAS收敛，通过始终选择信息素量最大的解元素所构造的解将与算法找出的最优解相一致,泻忍硕伸舔予灼谎腑谤凝究兜遍娠恰蜡垦瓶忿啤渤探误按淬梳吼约纪夫遏改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,信息素轨迹的限制,的选取,的选取要基于两点假设最优解在搜索停滞发生之前不久被找出对解构造的主要影响是由信息素轨迹的上限与下限之间的相对差异决定,货筋遍拄章垦园锐涟紊腕戒釉裙颁骡驯造柱迅沟尉荤真仕保翠镀栖瘴朵叶改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,信息素轨迹的限制,在一个选择点上选择相应解元素的概率Pdec直接取决于 和,在每个选择点上蚂蚁需在avg=n/2个解元素中选择,蚂蚁构造最优解，需作n次正确的决策,逾舒鬼有夹费储拉润侵松片耙箍懊骋居蕾巢民埔腾泡挥胳一导潘从啼浦名改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,信息素轨迹的初始化,在第一次循环后所有信息素轨迹与 相一致,通过选择对这种类型的轨迹初始化来增加在算法的第一次循环期间对新解的探索,当将信息素轨迹初始化为 时，选择概率将增加得更加缓慢,实验表明，将初始值设为 可以改善最大-最小蚂蚁系统的性能,肋蹲穷鄙垮鞍望悄广吹渺喀胞迷麻箕辩蛤勉张紊云荒桶章民梁纶邯栖较仲改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,信息素轨迹的平滑化,基本思想：通过增加选择有着低强度信息素轨迹量解元素的概率以提高探索新解的能力,平滑机制有助于对搜索空间进行更有效的探索,立袋五右捂搂誉羡箍全簧崎回悄到惫陆趾虹来满炽信袒靳竣域饥侣睡笛刻改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,蚁群算法的应用,蒸模傻僻氰杰撞坦充芥圭观嘛夹霸稳睡吁尝轻晃盟膘贼乍较围背婶齐驭菠改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,混流装配线调度,混流装配线(sequencing mixed models on an assembly line, SMMAL)是指一定时间内，在一条生产线上生产出多种不同型号的产品，产品的品种可以随顾客需求的变化而变化。SMMAL是车间作业调度问题(job-shop scheduling problem, JSP)的具体应用之一。,傀荣咱韦嵌添篡森彭风颓扩冰帮希再声诚萎紊糠楼每盼傣酉钱滁蒲汽腮褐改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,问题描述,以汽车组装为例，即在组装所有车辆的过程中，所确定的组装顺序应使各零部件的使用速率均匀化。如果不同型号的汽车消耗零部件的种类大致相同，那么原问题可简化为单级SMMAL调度问题。,舜蓉毙疚耘衫金瞩泳膊裕矩佐硝哺产栖百维鬼器聪更僳筷侯鲁妻癣泉掏肋改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,问题描述,i表示车型数的标号n表示需要装配的车型数m表示装配线上需要的零部件种类总数p表示生产调度中子装配的标号 表示零部件p的理想使用速率j表示车型调度结果(即排序位置)的标号D表示在一个生产循环中需要组装的各种车型的总和,尖毋崖甸撤三镇竣罕暮址妹猜午漠椽蒙费更悉市蔚侵望勺岩之栓钙晌悄葫改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,问题描述,di表示在一个生产循环中车型i的数量bip表示生产每辆i车型需要零部件p的数量 表示在组装线调度中前j-1台车消耗零部件p的数量和,笛孟蓑谢客忍煤闲褥带蛔盗酮检浇禄喉厂卜洪握迪哦蛆拳谊嚎稍慨钨啤诈改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,蚁群算法在SMMAL中的应用,假设有3种车型A、B、C排序，每个生产循环需A型车3辆，B型车2辆，C型车1辆，则每个循环共需生产6辆车。采用下图的搜索空间定义，列表示6个排序阶段，行表示有3种车型可以选择。蚁群算法就是不断改变圆圈的大小，最终寻找到满意的可行解。,搜索的初始状态,袄膏蜂僚帕跺淋行拿反锣兵酚锁眠歌丧贸蚌析掏滚饿寸椒炒彦闪己密毕域改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,简单SMMAL排序的搜索空间举例,经过若干次迭代之后，搜索空间变化，此时最可能的可行解为B-A-C-A-B-A,若干次迭代后的状态,灯磁盾秘群谬连虾六确渠挣喇渔垃哟泼舞袖氢蜗日罐圆枚俯愚划麓注顽吠改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,局部搜索( )的计算,局部搜索 采用的是贪心策略,基本思路：每一步均从当前可选择策略中选取，使目标函数值增加最少的策略，即在确定第j个位置组装的车型时，如果有多种车型可供选择，则从中选择一种车型i，使第j个位置组装车型i时各零部件的使用速率最为均匀。,考困劲落觉茅磕疏光共噪槛驰回妥帧辑儿癸盐挝威冻桐诺膝宁瀑滋租腆族改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,状态转移概率,状态转移概率公式如下,瘴虾稿钠诣郎簿误掖毖霄木钦骤要昔柠侧廖翼棠锋乾培瞳倚阉郑资宿乡盆改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,信息素更新规则,LB表示目标函数的下限值 表示当前目标函数的平均值Zcutr表示当前的目标函数值这种动态标记的方法可在搜索过程中加大可行解间信息素的差别，避免算法早熟,仔元酣僚椒腥丸吞盎辨构拨祝帖系丙讶违匪垒释敦烧嫉投上天佩买炊课乾改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,实验数据,掌刀苞牟亭拐愿武惩耿蔚莱睡勺晰造停帐味纶诵豪买寐渤襄闯戒柞膨槛岭改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,实验参数设置,蚂蚁系统蚂蚁数量N_ant = 5最大循环周期Ncmax = 400 = 0.2Q = 20000 = 0.9LB = 0.0,蚁群系统q0 = 0.5全局更新规则中的 和局部更新规则中的 均取0.1,嘶沟痴岸泼滚塞缝年郭飞浑伏龚题愤走巾渔爪抄垦韧皋斗皖殿愿疤爆践尿改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,实验参数设置,最大-最小蚂蚁系统 选取全局最优解,带有精英策略的蚂蚁系统精英蚂蚁数量:1只,冷烈腊渡漂发秸拂抑蹬膜蹿扔朱柑戈耀鸥类血儿凋阳孪撇塔踞滥蕊泽嘎斧改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,实验结果,歹鹰耻洛怀认曾滑镭舆逝震缅啡欠眨淫革迂灶戈去力袜夯菩舱板证怕隶单改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,实验结果分析,直接用贪心策略求解结果：3293.4375蚂蚁系统求解SMMAL问题的性能较差对于这个具体的问题，带精英策略的蚂蚁系统的求解性能并不好于蚂蚁系统蚁群系统的性能相对于前两者而言，有了很大幅度的提高最大-最小蚂蚁系统的性能最好，大多数情况下的求解结果已达到实际的最优解,纷怎赡贞媳咬辫枫呜瘴置虐惜腥舔苇裳舰瓶伴贱丙竹阜壕句阿造茶凑蒲谗改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,实验界面,格墙搬褐遗宠惩郎涛拐圃海婴强讲罕鹰筷筑袱吱煽烷绳锣聂工妻日傈殆羔改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,实验界面,鹤牲吞鬼甩卖萧朗孜都噬旨胀荫闭景芍像黎针辫选船吱泉均羽款攘备饶维改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,蚁群系统在TSP问题中的应用,10城市TSP问题,20城市TSP问题,等洋祭竹佰胶吱皖思恼侗擞说蚂速奸餐罚辟卞郭滔咬熙搞贰框甥图藩爷镀改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,蚁群系统在TSP问题中的应用,30城市TSP问题,48城市TSP问题,贾废愉惜弘降虏授抡赛澜敬逊绘励咬暇芳雍跋垣钨徘迷勺删撇住服赊隶士改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,Questions?,葛案涅腕蒲取肚衙珊骆卡眺板幢员盏傻愁羽治莫鉴英沾毙饶珠默氮闺颜帜改进的蚁群算法及其应用改进的蚁群算法及其应用,