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    群體智能算法的混合改進綜述

    2020-11-24 18:26:13唐志崇
    現(xiàn)代計算機 2020年25期
    關(guān)鍵詞:智能算法種群群體

    唐志崇

    (廣東工業(yè)大學(xué)計算機學(xué)院,廣州510000)

    0 引言

    群體智能從20 世紀(jì)80 年代一出現(xiàn),就引起了多個學(xué)科領(lǐng)域研究人員的關(guān)注,在許多領(lǐng)域上發(fā)揮著重要作用。主要應(yīng)用領(lǐng)域有函數(shù)優(yōu)化(目標(biāo)函數(shù)可以是不可微的、多模型的、多組多目標(biāo)的;搜索空間即可行域也可以是非線性或是不連續(xù)的。),以及可以把工程應(yīng)用中能轉(zhuǎn)成目標(biāo)函數(shù)來優(yōu)化的求解優(yōu)化問題。例如機器人學(xué)中路徑規(guī)劃、細胞機器的結(jié)構(gòu)優(yōu)化;控制學(xué)中的管道控制、導(dǎo)彈控制;生產(chǎn)學(xué)中的任務(wù)分配、經(jīng)濟調(diào)度指派;組合優(yōu)化NP 難問題中的TSP 問題、背包問題;深度學(xué)習(xí)中的模式識別、圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、閾值分割、聚類分析、特征子集選擇;信號處理學(xué)中的電路設(shè)計、數(shù)字濾波器設(shè)計、布局優(yōu)化;多輸入多輸出電力系統(tǒng),直流電機最優(yōu)控制等。相對于傳統(tǒng)的工程優(yōu)化算法(牛頓法,梯度下降法,共軛梯度下降法);群體智能算法對目標(biāo)函數(shù)和可行域的要求更低,可以在不連續(xù)、非規(guī)則、有噪音、無須導(dǎo)數(shù)或其他輔助信息的情況下,能更廣泛地應(yīng)用在工程優(yōu)化中。此外,群體智能算法在操作上具有高度的并行性,更適合并行處理的新一代計算機體系結(jié)構(gòu)[1]。

    群體智能算法大部分是從自然界的行為學(xué)習(xí)研究中獲得靈感啟發(fā)得來的,也叫做元啟發(fā)式算法,是一類分散自組織系統(tǒng)的集體智能行為算法的總稱。是一種可視為一組簡單的個體,其中個體與個體、個體與環(huán)境之間存在交互作用,沒有中心控制,簡單的規(guī)則最終卻能表現(xiàn)出智能的系統(tǒng)算法。是人類模擬自然界種群自組織與自適應(yīng)機制求解問題同時保留著鮮明的生物特征的算法。目前主要的群體智能算法有粒子群算法、遺傳算法、蟻群算法、人工魚群算法、烏鴉搜索算法、人工蜂群算法、細菌覓食算法、狼群算法、還有較新的蝙蝠算法、貓群算法、蛙跳算法、帝國競爭算法、布谷鳥算法、鴿群算法等。本文從算法的原理介紹,參數(shù)、結(jié)構(gòu)的改進以及融合優(yōu)化和應(yīng)用領(lǐng)域角度對已有的算法進行了分類綜述;并對這些算法改進進行了橫向?qū)Ρ确治?,提出了基于獎懲系?shù)的收斂理論,對未來的研究內(nèi)容和改進方向進行展望。

    1 算法

    1.1 進化算法

    遺傳算法,差分進化,進化策略,進化規(guī)劃等都是演化計算的分支,統(tǒng)稱為進化算法。進化算法是以自然界中生物的進化過程為自適應(yīng)全局優(yōu)化搜索過程的借鑒對象,而不同的角度出發(fā)來模擬生物進化過程衍生出幾種算法[2]。

    (1)算法原理

    初始化種群以及參數(shù)-交叉繁殖-變異操作-適值函數(shù)計算-取舍選擇-迭代重復(fù)后面的環(huán)節(jié)。差分進化與遺傳算法主要區(qū)別是取舍選擇環(huán)節(jié)的不同(是否讓父代參與)隨著算法的發(fā)展,這些區(qū)分界限也不重要了。

    (2)改進

    參數(shù)設(shè)置對算法的收斂性以及收斂速度影響較大,需要根據(jù)經(jīng)驗類確定相應(yīng)的參數(shù)。基于初始種群改進,張國輝提出了一種全局搜索遺傳算法,改進了初始化方法,提升了初始化質(zhì)量[3]。

    基于遺傳算子改進:即是交叉繁殖與變異環(huán)節(jié)的改進。常用的交叉有很多(單點、多點、部分匹配、次序、循環(huán))交叉[4]等。變異的改進是為了讓算法可以更好的跳出局部最優(yōu),即是需要讓變異環(huán)節(jié)的操作步伐遠超過領(lǐng)域搜尋的步伐。

    基于取舍選擇的改進:這個環(huán)節(jié)的改進有輪盤法、選擇法等。

    基于適應(yīng)值函數(shù)改進:在適應(yīng)值函數(shù)可以求得變化率時,將變化率加入取舍選擇的衡量因素可以明顯改善算法的性能。此外,目標(biāo)函數(shù)不等于適應(yīng)值函數(shù),目標(biāo)函數(shù)需要經(jīng)過數(shù)學(xué)映射轉(zhuǎn)換成非負(fù)的適應(yīng)著函數(shù),如果能對適應(yīng)值函數(shù)進行優(yōu)化減輕計算機運算,可以很大程度提升算法收斂時間。

    (3)應(yīng)用

    進化算法的應(yīng)用可以分成三大類:第一類是機器學(xué)習(xí)中的分類系統(tǒng);第二類是組合優(yōu)化問題;第三類是復(fù)雜的函數(shù)優(yōu)化問題[5]。

    1.2 粒子群算法

    對比前面的進化算法,粒子群算法更具有種群多樣性。進化算法由于交叉環(huán)節(jié),整個種群共享信息,以一個優(yōu)雅的姿勢向著最優(yōu)解的方向移動。粒子群算法中,個體受個體最優(yōu)與群體最優(yōu)的影響,算法結(jié)束后會留下很多有意思的方案,不會像進化算法因為迭代損失過程中的數(shù)據(jù)。

    (1)算法原理

    初始化種群以及參數(shù)-個體的適應(yīng)值函數(shù)計算以及當(dāng)前最優(yōu)值更新-代入標(biāo)準(zhǔn)公式生成下一代粒子的速度與位置-一直迭代到算法滿足結(jié)束條件。

    (2)改進

    基于參數(shù)設(shè)置改進:慣性權(quán)重系數(shù)w 的改進,實驗總結(jié)表明w 在0.8-1.2 之間會有較好收斂速度。此外還有基于算法結(jié)構(gòu)的各個環(huán)節(jié)改進方案。

    1.3 蟻群算法

    蟻群算法相比于前面的粒子群算法與進化算法有著獨特的演化策略。利用正反饋達到“能者多勞占得多”與適應(yīng)值函數(shù)判斷有著一樣的作用;迭代的效果不一樣,不能使用迭代次數(shù)來判斷是否結(jié)束收斂。

    (1)算法原理

    初始化種群以及參數(shù)-算法運行生成螞蟻行程路線-信息激素更新地圖更新-根據(jù)新的地圖的信息素概率選擇路線。

    (2)改進

    舉例一種基于算法結(jié)構(gòu)的改進:多信息素的蟻群算法被提出,幾種信息素有著不同的更新策略與選擇概率系數(shù)。

    (3)應(yīng)用

    蟻群算法的算法結(jié)構(gòu)演化策略是根據(jù)路徑短從而獲得正反饋,不能處理多目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化,工程優(yōu)化和應(yīng)用領(lǐng)域中也相應(yīng)受限。

    1.4 人工魚群算法

    人工魚群算法相比于前面的算法,增加了一個行為選擇以及視距概念,是基于行為的自下而上策略的人工智能算法。

    (1)算法原理

    初始化種群(包括位置,各種數(shù)據(jù));個體根據(jù)視野選擇行動模式(覓食行為、群聚行為、追尾行為);更新公示牌;迭代至次數(shù)滿足算法結(jié)束條件。

    (2)算法改進

    人工魚群算法的參數(shù)是較多的,參數(shù)的設(shè)置也是依靠實驗總結(jié)的經(jīng)驗,缺乏理論支撐。此外,魚群算法是一種個體集群搜索算法,有集群擁擠系數(shù)控制,這個系數(shù)前期要調(diào)大,后期調(diào)小??梢愿纳扑惴ê笃谑諗康睦щy。

    1.5 人工蜂群算法

    作為早期的智能算法,在同類開創(chuàng)了分工策略;是第一個在種群內(nèi)部有著分工分類的算法,可以有效的保持了種群的多樣性,也為獎懲系數(shù)提供了新的表現(xiàn)。

    (1)算法原理

    初始化種群以及相關(guān)數(shù)據(jù)-分工分類(引領(lǐng)蜂、跟隨蜂、偵查蜂)-根據(jù)各個種類的規(guī)則更新數(shù)據(jù)以及閾值判斷(更換工種)-迭代至滿足算法結(jié)束條件。

    (2)改進

    文獻[6]提出了一種人工蜂群-差分算法;利用差分進化算法的思想,增加了一個淘汰環(huán)節(jié),從而提升了算法性能。

    1.6 其他算法

    (1)細菌覓食算法

    細菌覓食也是一個分行為的算法,趨化行為、復(fù)制行為、驅(qū)散行為。

    算法原理:初始化種群以及參數(shù)-個體根據(jù)算法判斷選擇行為-迭代終止條件。很明顯,這個算法,有局部優(yōu)秀解時,會很快繁殖,在懲罰時,就會大概率留下這個局部的解。

    (2)烏鴉搜索算法

    初始種群數(shù)據(jù)-各個烏鴉根據(jù)視野選擇行為-更新各個烏鴉的收藏的解-迭代;烏鴉會搜素新的更好的解,也會回到自己最好的解,跟蹤、反跟蹤。

    (3)狼群算法

    狼群算法作為較新的群體智能算法,也是分工分類策略。簡略介紹如下:初始化種群以及參數(shù)-以適應(yīng)值為主對種群個體等級調(diào)整(分工分類)-高等級決定搜素方向,低等級受高等級影響負(fù)責(zé)騷擾與包圍獵物-迭代至終止條件。

    (4)蝙蝠算法

    蝙蝠算法是針對“視野”的視距策略算法。主要特點表現(xiàn)在個體的位置不輕易改變,通過低頻率大振幅搜素獵物即是保持一個較大的步長、視距搜索領(lǐng)域;在發(fā)現(xiàn)較優(yōu)解時,小步長小視距搜索領(lǐng)域并移動到較優(yōu)解的位置。

    (5)貓群算法

    貓群算法是分行為策略算法,有搜尋模式、跟蹤模式、移動模式。此外輔助有線性變化追蹤,當(dāng)個體貓群發(fā)現(xiàn)有一個步長內(nèi)變化較大的解時會追逐到解的位置,同時其他的個體有概率吸引過來。

    (6)蛙跳算法

    蛙跳算法有一個能保住種群多樣性的環(huán)節(jié)-劃分子群體。設(shè)置了步長判斷,在連續(xù)幾次迭代中的取舍選擇只對子群體起效,哪怕一個子群體在幾次迭代后都是適應(yīng)值靠后的個體,也會保留了大部分。

    (7)帝國競爭算法

    利用殖民地初始覆蓋,然后向帝國中心(當(dāng)前最優(yōu)的一組解)移動中搜尋最優(yōu)解。當(dāng)?shù)蹏y(tǒng)一后,算法結(jié)束。顯然能否得到理論最優(yōu)解太過于看運氣了。

    (8)鴿群

    兩種行為模式:自行搜索或者參照其他鴿子移動。與貓群算法很像。

    (9)布谷鳥算法

    布谷鳥算法的核心是在一個有限的列表中存儲當(dāng)前較優(yōu)的解,同時也會概率丟棄。很顯然,標(biāo)準(zhǔn)的布谷鳥算法的收斂性差。

    煙花算法與上面的算法有著很大的區(qū)別,不屬于一類型算法。不在此闡述。

    我們知道,最優(yōu)參數(shù)的設(shè)置是主要的優(yōu)化方法之一。以遺傳算法為例,交叉概率、變異概率、解群大小、最大迭代次數(shù)等都是影響著算法性能的因素。最優(yōu)參數(shù)設(shè)置是一個很復(fù)雜的問題,群體智能算法都是非線性智能計算模型,很難用數(shù)學(xué)方法來準(zhǔn)確預(yù)測運行結(jié)果。求解實際問題時,主要憑經(jīng)驗確定[7]。

    此外,群體智能算法主要改進思路是算法結(jié)構(gòu)改進。①對算法自身機構(gòu)的改進,如有周昊天提出的簡化粒子群優(yōu)化方法,直接用位置更新取代了速度更新。②融合其他群體智能算法改進,也就是混合算法將在后面單獨列出。

    群體智能的標(biāo)準(zhǔn)算法、改進的算法以及混合算法廣泛的應(yīng)用函數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域、路徑規(guī)劃學(xué)、控制學(xué)、生產(chǎn)學(xué)、組合優(yōu)化問題、深度學(xué)習(xí)、信號處理學(xué)、電力系統(tǒng),成為工程優(yōu)化的重要方法。在群智能發(fā)展的今天,各種算法的應(yīng)用領(lǐng)域區(qū)別不大也沒必要區(qū)分。因為群體智能算法的本質(zhì)是一樣的,都是在一個個測試適應(yīng)值,模仿演化中向著最優(yōu)解的方向?qū)ふ摇?/p>

    2 融合改進

    融合其他算法的混合算法其實是算法結(jié)構(gòu)改進的一種,結(jié)合其他算法可以很好的改善原算法的不足,提升算法的性能。群體智能算法(標(biāo)準(zhǔn)算法)都是在自然界一個部落群體中學(xué)習(xí),并參照這個群體的行為制定一些簡單的規(guī)則,使得整個群體向最優(yōu)解的方向有序的前進。改進分類有兩個:①參數(shù)重設(shè)。②算法結(jié)構(gòu)改進。上一章的改進大部分都是參數(shù)重設(shè)和基于算法單個環(huán)節(jié)改進。在當(dāng)前性能最好的是融合改進的混合算法。其中除了群體智能算法內(nèi)部的算法融合,常用于融合算法有混沌理論、量子理論、模擬退火、禁忌算法等。

    (1)前沿研究

    南云等提出了一種具有雙層結(jié)構(gòu)的交替迭代式遺傳模擬算法,為制定不確定裝備車間生產(chǎn)計劃與調(diào)度方式提供了一種合理解決方案。Li 等人[8]提出了一種遺傳禁忌算法。羅德[9]提出了一種粒子融合人工魚群算法,一部分運用粒子群算法,一部分運用魚群算法,當(dāng)前最優(yōu)值的公告共用,從而提升收斂速度。人工蜂群混沌混合算法[10]被提出,可以利用混沌運動的隨機性,遍歷性,讓偵查蜂有著更好的全局搜索能力。文獻[11]提出了粒子群-細菌覓食混合算法,解決了細菌覓食算法的收斂慢的缺點。文獻[12]對細菌覓食算法的趨化行為作出改進,加入差分進化思想,可以更好的逼近最優(yōu)解。

    (2)收斂理論

    群體智能算法能夠在沒有中心控制,個體遵循簡單的規(guī)則,卻能在整個種群涌現(xiàn)智能。主要的核心在于迭代思想,在于每一次迭代后,對種群的個體適應(yīng)值給出了獎勵或是懲罰。根據(jù)演化-達爾文思想,在若干次迭代后,就會涌現(xiàn)出向著更好的適應(yīng)值群體演變。其中影響著演變速度的正是獎勵或者懲罰的程度即是獎懲系數(shù)。優(yōu)秀群體智能算法的獎罰系數(shù)應(yīng)當(dāng)在算法前期應(yīng)當(dāng)保持低的獎懲系數(shù),可以保持種群的多樣性,同時緩慢的全局搜素;算法中期,獎懲系數(shù)緩慢加速上升,但總體還在較低的水平,算法可以避免陷入局部最優(yōu)解;在后期用較高的獎懲系數(shù)讓算法快速收斂到全局最優(yōu)值。

    文獻[13]提到的試驗,粒子群算法的改進中將慣性權(quán)重參數(shù)w 設(shè)置從0.9 到0.4 線性下降使算法的性能得到明顯提升。慣性權(quán)重參數(shù)w 越大,個體越有自主性即少受當(dāng)前最優(yōu)值影響,也等于個體表現(xiàn)不良受到的懲罰??;后期參數(shù)w 變小,個體受到當(dāng)前最優(yōu)值的影響變大即是如果個體表現(xiàn)不良受到懲罰變大,同時表現(xiàn)最優(yōu)的個體及當(dāng)前最優(yōu)吸引其他個體的能力變大即獎勵變大。

    很多算法與模擬退火融合后總能提升性能,正是模擬退火的前期大概率不接受取舍選擇的結(jié)構(gòu),獎懲系數(shù)較低。后期大概率接受取舍選擇的結(jié)果,獎懲系數(shù)較高。與禁忌算法融合的混合算法中,禁忌列表不讓吸引過多,也是獎罰系數(shù)調(diào)整的體現(xiàn)。因此,群體智能的融合改進的核心是獎罰系數(shù)的調(diào)整,使之符合算法前期保持種群多樣性,后期快速收斂。

    3 結(jié)語

    對于群體智能算法,應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛,長久以來都是研究熱點。當(dāng)今群體智能算法的發(fā)展已經(jīng)陷入瓶頸了。雖然陸續(xù)有新的算法出現(xiàn),但再也無法模擬當(dāng)年蟻群算法剛被提出來時的帶給學(xué)術(shù)界的震驚。重要的原因是,理論依舊弱于實驗數(shù)據(jù),一個算法是否有更好的性能,總要通過基準(zhǔn)函數(shù)測試或者具體實驗案例對比分析。這個跟我們認(rèn)知模式是不符合的。

    本文有選擇地介紹了群體智能算法的原理、改進方案,以及混合算法。提出了基于獎懲系數(shù)的收斂理論。需要經(jīng)過大量的實驗測試對比確定性能的提升;此外,還需要更進一步研究獎懲系數(shù)對收斂的量化表現(xiàn)。

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