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    從雞群算法看群體智能算法的發(fā)展趨勢

    2017-12-29 13:16:32董學(xué)超華北理工大學(xué)以升創(chuàng)新教育基地
    數(shù)碼世界 2017年5期
    關(guān)鍵詞:智能算法小雞雞群

    董學(xué)超 華北理工大學(xué)以升創(chuàng)新教育基地

    從雞群算法看群體智能算法的發(fā)展趨勢

    董學(xué)超 華北理工大學(xué)以升創(chuàng)新教育基地

    分析比較各種群智能算法的特點,并重點研究了雞群算法的特異性特征,總結(jié)出雞群算法具有群體中個體角色分類、演變、競爭合作的新型特征。立足于雞群算法,分析預(yù)測未來群智能算法將蓬勃發(fā)展,求解更方便、準(zhǔn)確,涉及領(lǐng)域更多,應(yīng)用前景十分廣闊。

    雞群算法 群智能算法 發(fā)展趨勢 綜合論述

    隨著經(jīng)濟與社會發(fā)展,大型問題樣本情況(問題有較多類型的已知數(shù)據(jù))的產(chǎn)生以及越來越多的優(yōu)化與非確定性結(jié)果問題的求解需求使得群智能優(yōu)化算法得到了快速發(fā)展。近十年來,各種群智能算法不斷被提出,對已有群智能算法的改進與優(yōu)化也一直在進行。粒子群、蟻群和魚群等群智能算法廣泛應(yīng)用于各種實際問題,并取得了很好的效果。

    2014年,一種新型群智能算法——雞群算法被提出,深化了群智能發(fā)展。本文立足于雞群算法,與傳統(tǒng)的群智能算法進行對比,分析其優(yōu)勢,并對群智能算法的發(fā)展進行了展望預(yù)測。

    1 群智能算法

    群智能算法是通過模擬生物群體解決實際問題的一類仿生算法。對群體中單一個體的規(guī)則進行設(shè)定,個體狀態(tài)按照設(shè)定規(guī)則隨機變化,同時與其他個體相互影響,最終使群體系統(tǒng)呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。群智能算法廣泛應(yīng)用在尋找最優(yōu)解、信號模擬、圖像處理、工程優(yōu)化等大量理論與實際問題中,并能在可接受的精度范圍內(nèi)求得令人滿意的結(jié)果。

    1.1 雞群算法

    雞群算法是模擬具有等級制度的雞群尋找食物的過程而研究出的一種群智能算法。雞群中存在著公雞、母雞和小雞三種不同的群體,三個群體在覓食過程中的能力和食物支配地位不同,從而對應(yīng)的算法區(qū)間搜索范圍也有所區(qū)別。覓食過程是一個競爭與合作共存的過程,隨時間變化,個體角色也會改變,小雞會成長為大雞,提高了算法的適應(yīng)范圍和適應(yīng)度。

    1.2 群智能算法的算法特征

    群智能算法基本原理是通過大量的簡單個體實現(xiàn)有序的結(jié)果以解決復(fù)雜問題,基本按以下流程運行:隨機生成一定規(guī)模的具有無序個體的初始種群;種群中個體按照算法對應(yīng)的規(guī)則進行更新(狀態(tài)發(fā)生改變);在個體更新和群體中個體相互作用的影響下,經(jīng)過一定時間,群體最終基本穩(wěn)定于某一狀態(tài),出現(xiàn)有序的有意義的狀態(tài)結(jié)果。

    1.3 雞群算法相對于傳統(tǒng)群智能算法的特異性

    相比于傳統(tǒng)智能算法,雞群算法在以下方面取得了突破:種群角色進行了區(qū)分,公雞、母雞和小雞的不同個體角色具有不同的特征和狀態(tài)更新策略,能夠適應(yīng)復(fù)雜的實際問題需求;不同角色之間既存在支配關(guān)系,又存在競爭關(guān)系,算法運行效率高,結(jié)果收斂速度快;群體發(fā)展一定代數(shù)后,種群角色會發(fā)生變化,小雞會成長為大雞,避免了算法運行受到前期偶然因素的誤導(dǎo),從而大大提高了算法的靈活性和準(zhǔn)確性。

    2 群智能算法發(fā)展趨勢

    綜合分析各種應(yīng)用廣泛的群智能算法,并重點研究雞群算法后,對未來群智能算法的發(fā)展趨勢進行合理展望:

    ①群智能算法將應(yīng)用于更多更復(fù)雜的實際問題中。雞群算法的產(chǎn)生大大增加了群智能算法解決復(fù)雜問題的能力,將會帶動更多實際問題的群智能算法的求解應(yīng)用。

    ②群智能算法的求解精度將被進一步提高。雞群算法的個體角色分類策略將被沿襲,并且得到進一步的發(fā)展和應(yīng)用。

    ③更多更優(yōu)秀的群智能算法將被發(fā)現(xiàn)。雞群算法提出了等級制度生物群體的仿生策略,自然界中存在猴群、雁群等大量具有等級的生物群體和煙花、浪花等非生物群體,可為群智能算法提供發(fā)展思路。

    ④用大量群體中簡單的無序個體進行模擬,由演變后的群體特征得到問題結(jié)果的根本思路不會改變。優(yōu)化與改進方法不會違背以上基本策略,從而保證算法的簡單方便和準(zhǔn)確性。

    3 結(jié)語

    本文對各種應(yīng)用廣泛的群智能算法進行了比較,重點分析了新型的雞群算法的特異性特征,立足于雞群算法的突破,大膽預(yù)測了未來群智能算法的發(fā)展趨勢。群智能算法在未來將用于解決更多更復(fù)雜的問題,求解方便,結(jié)果可信,應(yīng)用前景非常廣闊。

    [1]寇曉麗.群智能算法及其應(yīng)用研究[D].西安電子科技大學(xué),2009

    [2]邱攀,王展.基于雞群優(yōu)化算法的旁瓣抑制濾波器設(shè)計[J].無線互聯(lián)科技,2016,(18):71-73

    [3]楚東來,趙偉辰,林春城.群智能算法的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J].信息通信,2015,(11):38-39

    [4]孔飛,吳定會.一種改進的雞群算法[J].江南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2015,(06):681-688

    [5]匡芳君.群智能混合優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D].南京理工大學(xué),2014

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