学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于群智能和人工生命的蜂群行为的研究

作 者: 位士燕
导 师: 刘东林
学 校: 华东理工大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 群智能 人工生命 蜂群行为
分类号: TP18
类 型: 硕士论文
年 份: 2014年
下 载: 26次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
 

内容摘要


群智能人工生命都是目前智能领域非常活跃的新兴研究领域,他们通过对自然界生命现象的模拟,在不同层次上揭示了生命进化规律,为人们揭示生命现象和进化规律,解决复杂系统的复杂行为提供了新的思路。对人工生命和群智能的研究、开发和实际应用将促进生命科学、信息科学、系统科学等学科更深层的交流和发展,同时也将对社会科学产生深远的影响,并且两者的研究必将在更广泛的领域和层次上得到拓展。本文基于群智能和人工生命的方法,选择了自然界的蜜蜂作为研究对象进行仿真和研究。试图通过计算机仿真方法来建立一个具有自然界蜂群所拥有特性的人工生物系统,并用图形化的方式进行展示。本文首先对群智能和人工生命等理论进行了学习,对常见的仿生算法进行研究与对比。其次,通过对自然界蜜蜂的行为进行了抽象、归纳和总结,详细地对蜜蜂的搜索蜜源、为蜜源招募、放弃蜜源以及季节变化对蜂群的影响等几个部分进行分析,然后提出了基于惯性权重与动态视野的蜂群算法。实验结果表明该算法是有效可行的,惯性权重可以使蜜蜂保持运动惯性并消除蜜蜂对方向选择的盲目性,动态视野可以提高算法的收敛速度以及寻优精度。论文还建立了蜂群行为的3维仿真平台。在仿真实验中设置了不同的环境变量,通过改变季节以及设置障碍物等,仿真平台可以直观的显示出蜂群行为的变化。最后通过对仿真实验结果的分析,更进一步证实了基于惯性权重与动态视野的蜂群算法可以使蜂群的仿真效果更佳逼真。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章 绪论  9-13
  1.1 选题背景  9-10
  1.2 蜂群算法的研究进展  10-11
  1.3 本文研究的内容及意义  11-13
第2章 相关理论  13-24
  2.1 群智能  13-16
    2.1.1 群智能的概念  13-14
    2.1.2 群智能研究动态  14-16
  2.2 人工生命  16-19
    2.2.1 人工生命的概念  17-18
    2.2.2 人工生命研究动态  18-19
  2.3 群智能与人工生命的关系  19
  2.4 常见的仿生算法  19-24
    2.4.1 蚁群算法  20-21
    2.4.2 鱼群算法  21-24
第3章 基于惯性权重与动态视野的蜂群算法  24-49
  3.1 现实中的蜜蜂  24-26
    3.1.1 蜜蜂的形态特征  24-25
    3.1.2 蜜蜂的行为特征  25-26
  3.2 蜂群行为分析与研究  26-37
    3.2.1 搜索蜜源  26-35
    3.2.2 为蜜源招募  35-36
    3.2.3 放弃蜜源  36-37
    3.2.4 季节变化  37
  3.3 基于惯性权重与动态视野的蜂群算法(WPABC)  37-44
    3.3.1 蜂群算法基本原理  37-39
    3.3.2 数学模型  39-44
  3.4 WPABC实验分析  44-49
    3.4.1 参数的选取分析  44-47
    3.4.2 算法分析  47-49
第4章 蜂群行为的实验仿真与结果分析  49-59
  4.1 建立仿真模型  49-53
    4.1.1 模型的基本元素  49-50
    4.1.2 整体框架  50-52
    4.1.3 蜂群仿真  52-53
  4.2 仿真结果分析  53-59
第5章 总结  59-61
参考文献  61-64
致谢  64-65
附录A 硕士期间发表论文  65

相似论文

  1. 基于蚁群和人工鱼群混合群智能算法在物流配送路径优化问题中的应用研究,F253.9
  2. 基于人工生命约束条件的玉米虚拟生长模型的构建与可视化,TP391.41
  3. 基于人工生命的蜂群行为的仿真与研究,TP391.3
  4. 无线传感器网络分布式目标检测研究,TP212.9
  5. 基于群智能和冲突规避策略的基因—基因交互作用检测及其并行计算,TP391.41
  6. 人工萤火虫优化算法在数值计算中的应用,O241
  7. 蚁群算法的改进及其在聚类分析中的应用,TP311.13
  8. 人工生命动画艺术的美学特征研究,J218.7
  9. 基于虚拟化的容灾业务自动部署和自动迁移研究与实现,TP309.3
  10. 基于NS2的无线多媒体传感器网络多路径路由算法仿真与实现,TN919.8
  11. 量子群智能算法及其在控制器优化设计中的应用,TP18
  12. 基于分级的粒子群优化算法研究,TP301.6
  13. 基于粒子群优化的地形匹配导航算法研究,U666.1
  14. 基于蚁群算法的图像分割方法研究,TP391.41
  15. 群智能优化算法研究及其应用,TP18
  16. 群智能算法高性能计算平台的研究,TP387
  17. 基于禁忌搜索的多用户检测方法,TN929.5
  18. 复杂适应系统理论及应用研究,TP18
  19. 多移动机器人的协调合作与群智能方法研究,TP242
  20. 基于人工生命的图像分割技术的研究及应用,TP391.41
  21. 遗传算法与粒子群优化算法的改进及应用研究,TP18

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
© 2012 www.xueweilunwen.com