蟻群演算法進行圖像識別

㈠ 求教：蟻群演算法選擇最短路徑問題

這個例子其實是當初數模比賽時用來完成碎片拼接的，但其所用到原理還是求解最短路徑的原理。但這里的最短路徑和數據結構中最短路徑有一定的區別。在數據結構中，對於最短路徑的求解常用的一般有Dijkstra演算法與Floyd演算法，但對於要求出一條經過所有的點的並且要求路徑最短，這些演算法還是有一定的局限性的。而蟻群演算法則很好地滿足了這些條件。話說回來，很想吐槽一下網路流傳的一些蟻群演算法的例子，當初學習這個時候，身邊也沒有相關的書籍，只好到網上找例子。網上關於這個演算法源代碼的常見的有2個版本，都是出自博客，但是在例子都代碼是不完整的，缺失了一部分，但就是這樣的例子，居然流傳甚廣，我很好奇那些轉載這些源碼的人是否真的有去學習過這些，去調試過。當然，我下面的例子也是無法直接編譯通過的，因為涉及到圖像讀取處理等方面的東西，所以就只貼演算法代碼部分。但是對於這個問題蟻群演算法有一個比較大的缺點，就是收斂很慢，不過對於數量小的路徑，效果還是很好的。function bestqueue =aco1(nt,nc_max,m ,st, sd ,Alpha ,Beta ,Rho ,Q,gethead,getend)%參數解釋：%nt 路徑所經過的點的個數；%nc_max 迭代的次數；%m 螞蟻的個數；%st 起點序號；%sd 終點序號；%Alpha 信息素系數；�ta 啟發因子系數；%Rho 蒸發系數；% Q 信息量；%gethead getend 是用來求距離矩陣的，可根據實際情況修改
% nt = 209;%碎片個數full = zeros(nt,nt);tic;%初始化距離矩陣for i =1:nt for t = 1:nt if i ~= t full(i,t) = sum(abs(getend(:,i) - gethead(:,t))); else full(i,t) = inf; end endend% a =full(156,187)eta = 1./full;%啟發因子，取距離的倒數% eta% e = eta(4,2)tau = ones(nt,nt);%信息素矩陣% tabu = zeros(nt,nt);%禁忌矩陣，取螞蟻數量和碎片數量一致，以減少迭代次數nc =1;%初始化迭代次數;rbest=zeros(nc_max,nt);%各代最佳路線rbest(:,1) = (linspace(st,st,nc_max))';rbest(:,nt) =(linspace(sd,sd,nc_max))'; lbest=zeros(nc_max,1);%各代最佳路線的長度pathlen = 0;%臨時記錄每代最佳路線長度stime = 1;%記錄代數進度for i = 1:nc_max % 代數循環 delta_tau=zeros(nt,nt);%初始化改變數 stime for t = 1:m % 對螞蟻群體的循環， tabu=zeros(1,nt);%禁忌向量，標記已訪問的碎片，初試值設為0，訪問之後則變為1; viseted = zeros(1,nt);%記錄已訪問的元素的位置 tabu(st) = 1;%st為起點，在此表示為碎片矩陣的編號，因為已經將蟻群放在起點，故也應將禁忌向量和位置向量的狀態進行修改 tabu(sd) =1;%同上 visited(nt) = sd ;%同上； visited(1) = st;%同上； ht = 0; for r = 2:nt-1 %記錄了還沒訪問的圖片編號 vp = 1;%visited指示量 pp = [];%置空的概率向量 jc = 0; %獲取尚未訪問的位置的向量。 wv = zeros( nt -2 - ht ); for k =1 : nt if tabu(k) == 0 jc = jc +1; wv(jc) = k; end end% a =(tau(visited(end),ju(3))^Alpha)*(eta(visited(end),ju(3))^Beta)% visited(end) %計算選擇的概率 for k=1:length(wv) pp(k)=(tau(visited(vp),wv(k))^Alpha)*(eta(visited(vp),wv(k))^Beta);%下一張碎片的選擇概率計算，p =（信息素^信息素系數）*（啟發因子^啟發因子系數） end pp=pp./(sum(pp));%歸一化 pcum =cumsum(pp); psl = find(pcum >= rand);%輪盤賭法 to_visit= wv(psl(1)) ;%完成選點 tabu(to_visit) =1; visited(r) = to_visit; ht =ht +1;%已訪問碎片個數變化 vp =vp+1; end %路徑變化信息 %對單個螞蟻的路徑進行統計 sum1 =0; for pr = 1:nt -1 x = visited(pr); y = visited(pr+1) ; sum1 =sum1 + full(x,y); end% vcell{t} =visited;%元胞記錄每個螞蟻的路徑，即碎片順序;% msum(t) = sum1; %信息素變化； for ww=1:(nt-1) delta_tau(visited(ww),visited(ww+1))=delta_tau(visited(ww),visited(ww+1)) + Q/sum1; end% delta_tau(visited(end),visited(1))=delta_tau(visited(end),visited(1))+Q/(sum1/100);% if t == m & i == nc_max % bestqueue = visited% end if t == m bestqueue = visited end end tau=(1-Rho).*tau+delta_tau; %完成信息素的更新，找出現有的最新的最佳路徑,即信息素最多的路徑； stime =stime +1;end toc;

㈡ 蟻群演算法原理及其應用的圖書目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 螞蟻的生物學特徵
1.3 蟻群演算法的思想起源
1.4 蟻群演算法的研究進展
1.5 本書的體系結構
1.6 本章 小結
參考文獻
第2章 基本蟻群演算法原理及其復雜度分析
2.1 引言
2.2 基本蟻群演算法的原理
2.3 基本蟻群演算法的系統學特徵
2.4 基本蟻群演算法的數學模型
2.5 基本蟻群演算法的具體實現
2.6 基本蟻群演算法的復雜度分析
2.7 基本蟻群演算法的性能評價指標
2.8 本章 小結
參考文獻
第3章 蟻群演算法的收斂性研究
3.1 引言
3.2 圖搜索螞蟻系統(GBAS)的收斂性研究
3.3 一類改進蟻群演算法的收斂性證明
3.4 GBAS/tdev和GBAS/tdlb的確定性收斂證明
3.5 基本蟻群演算法的A.S.收斂性研究
3.6 一類分布式螞蟻路由演算法的收斂性研究
3.7 基於分支路由和Wiener過程的蟻群演算法收斂性證明
3.8 一種簡單蟻群演算法及其收斂性分析
3.9 遺傳一蟻群演算法的Markov收斂性分析
3.1 0一類廣義蟻群演算法(GACA)的收斂性分析
3.1 1本章 小結
參考文獻
第4章 蟻群演算法的實驗分析及參數選擇原則
4.1 引言
4.2 蟻群行為和參數對演算法性能影響的實驗分析
4.3 蟻群演算法參數最優組合的「三步走」方法
4.4 本章 小結
參考文獻
第5章 離散域蟻群演算法的改進研究
5.1 引言
5.2 自適應蟻群演算法
5.3 基於去交叉局部優化策略的蟻群演算法
5.4 基於信息素擴散的蟻群演算法
5.5 多態蟻群演算法
5.6 基於模式學習的小窗口蟻群演算法
5.7 基於混合行為的蟻群演算法
5.8 帶聚類處理的蟻群演算法
5.9 基於雲模型理論的蟻群演算法
5.1 0具有感覺和知覺特徵的蟻群演算法
5.1 1具有隨機擾動特性的蟻群演算法
5.1 2基於信息熵的改進蟻群演算法
5.1 3本章 小結
參考文獻
第6章 連續域蟻群演算法的改進研究
6.1 引言
6.2 基於網格劃分策略的連續域蟻群演算法
6.3 基於信息量分布函數的連續域蟻群演算法
6.4 連續域優化問題的自適應蟻群演算法
6.5 基於交叉變異操作的連續域蟻群演算法
6.6 嵌入確定性搜索的連續域蟻群演算法
6.7 基於密集非遞階的連續互動式蟻群演算法(cIACA)
6.8 多目標優化問題的連續域蟻群演算法
6.9 復雜多階段連續決策問題的動態窗口蟻群演算法
6.1 0本章 小結
參考文獻
第7章 蟻群演算法的典型應用
7.1 引言
7.2 車間作業調度問題
7.3 網路路由問題
7.4 車輛路徑問題
7.5 機器人領域
7.6 電力系統
7.7 故障診斷
7.8 控制參數優化
7.9 系統辨識
7.1 0聚類分析
7.1 1數據挖掘
7.1 2圖像處理
7.1 3航跡規劃
7.1 4空戰決策
7.1 5岩土工程
7.1 6化學工業
7.1 7生命科學
7.1 8布局優化
7.1 9本章 小結
參考文獻
第8章 蟻群演算法的硬體實現
8.1 引言
8.2 仿生硬體概述
8.3 基於FPGA的蟻群演算法硬體實現
8.4 基於蟻群演算法和遺傳演算法動態融合的軟硬體劃分
8.5 本章 小結
參考文獻
第9章 蟻群演算法同其他仿生優化演算法的比較與融合
9.1 引言
9.2 其他幾種仿生優化演算法的基本原理
9.3 蟻群演算法與其他仿生優化演算法的異同比較
9.4 蟻群演算法與遺傳演算法的融合
9.5 蟻群演算法與人工神經網路的融合
9.6 蟻群演算法與微粒群演算法的融合
9.7 蟻群演算法與人工免疫演算法的融合
9.8 本章 小結
參考文獻
第10章 展望
10.1 引言
10.2 蟻群演算法的模型改進
10.3 蟻群演算法的理論分析
10.4 蟻群演算法的並行實現
10.5 蟻群演算法的應用領域
10.6 蟻群演算法的硬體實現
10.7 蟻群演算法的智能融合
10.8 本章 小結
參考文獻
附錄A基本蟻群演算法程序
A.1 C語言版
A.2 Matlab語言版
A.3 VisualBasic語言版
附錄B相關網站
附錄C基本術語(中英文對照)及縮略語
附錄D(詞一首)鷓鴣天蟻群演算法

㈢ 傳統經典斷層識別實戰（二）——方差體和螞蟻追蹤（附軟體）

地震方差體屬性的基礎是誤差分析，主要通過相鄰道地震信號的相似度屬性描述地質構造資料。其在地震道特徵描述以及儲集層展布等方面已經取得了良好的應用效果。因此，地震方差體屬性可以應用在構造解釋中，由於對構造解釋的精度要求越來越高，基於地震方差體屬性能夠表述出地質構造間不連續的斷層與褶皺關系。

實際地層的裂縫會導致地震數據體中對應位置采樣點與周圍區域的采樣點出現振幅特徵異常，此時通過計算一定范圍區域內的采樣點之間的方差值來凸顯出裂縫點以識別出裂縫。如圖，窗口內有 n 道地震數據，以窗口中間的采樣點為種子點。計算該點方差的具體步驟如下：1）取窗口內上下各一半的采樣點，先求出窗口內 n 道地震數據中每一道所有采樣點的平均振幅值；2）計算每個采樣點與同一時刻 n 道數據中的振幅值和振幅平均值的方差的和；3）乘上加權系數並歸一化獲得該點的方差值。移動窗口，迭代步驟 1、2、3 得到整個工區數據體每一個采樣點的方差值，得到方差體。

由圖可以得到方差體屬性計算公式：

常用的體屬性有相干體、方差體、曲率體屬性。各種體屬性的利用，主要利用其沿地層的層位屬性。每種軟體的各種演算法不一致，同一種屬性結果也不盡相同。由下圖可看出， 使用Geoframe軟體的方差屬性、VVA軟體的方差屬性和相干屬性效果都較好，陷落柱異常反映清楚，無論是較大的，還是較小都有顯示，在地層順層切片上表現為圓形或半圓形圈閉。VVA軟體的曲率屬性效果較差，雖然陷落柱在其上都有顯示，但干擾較大，沒有其他幾種屬性反映得明顯、直觀。

螞蟻體追蹤技術基於蟻群演算法實現對斷裂的追蹤和識別。該演算法原理為模擬螞蟻在食物與巢穴之間根據可吸引螞蟻的信息素濃度尋求最短路徑。在地震數據中，「螞蟻」根據振幅及相位之間的差異，沿著可能的斷層和裂縫移動完成對二者的刻畫。

21世紀初，螞蟻追蹤技術開始廣泛應用於斷裂系統解釋中，目前該技術成功的應用到石油地震資料精細解釋中，並取得了不錯的效果。螞蟻追蹤解釋技術具有快速、直觀、高精度、客觀等優點。為了使小斷層地震屬性識別更明顯，解釋精度更高。採用了在構造導向濾波基礎上，再對數據進行螞蟻追蹤計算，最後根據屬性優選提取敏感屬性。 即通過「螞蟻」+屬性融合（包括「螞蟻」+方差屬性、「螞蟻」+相干屬性、「螞蟻」+朗伯反射屬性、「螞蟻」+傾角屬性、「螞蟻」+瞬時振幅屬性以及「螞蟻」+瞬時頻率屬性），然後優選其中的敏感屬性用於精細構造解釋。

與相干屬性相比（如圖），螞蟻體屬性的優點是凸顯了斷裂線狀構造特徵，去除了與斷裂無關的信息，提高了斷裂解釋 精度。缺點是平面預測結果往往過於雜亂，無規律。原因之一是控制螞蟻追蹤結果的參數太多，調節困難。

螞蟻體追蹤技術是基於疊後地震數據運算的，雖然其精度比相乾等屬性高，但也只適用於對小斷層和大尺度裂縫的預測。可預測裂縫發育的方向，但難以定量化表徵裂縫發育密度。

接下來，我們使用真實的數據來演示方差體和螞蟻追蹤的操作方法。

先講一下選用數據的情況。這次我們用的是1996年紐西蘭塔拉納基盆地疊前數據。這個數據在很多專家的論文中都出現過。數據概貌是這樣的：

數據的尺寸是：287*735*1252。

接下來，我們使用Petrel這款軟體來進行處理。

1.新建工程和導入數據

選擇New project，然後在Home Folder欄,選擇 new seismic main folder。

在樹形結構seismic右鍵點擊-new seismic survey，這樣就建好了工程。

右鍵點擊Survery 1，選擇Import (on selection)，選擇數據體Kerry3D.segy，在彈出的參數框中直接點擊OK，就載入了數據。

通過新建一個3D的窗口，可以查看數據概貌。

2.方差體

（1）做Realized。

在地震信號右擊選擇Realized…。在對話框中點擊Realize後關閉窗口，這樣就對原始數據進行了簡化，減少了一些細節的信號。

（2）方差體

點擊Realized的數據體，在seismic Interpretation點擊volume attributes（體屬性）進行配置：

結果就是這樣的：

如果覺得干擾較多，還可以對數據體先進行平滑處理，再做方差體。平滑處理是選擇這樣的參數：

最後處理的結果是這樣的：

3.螞蟻追蹤

選擇剛才處理後的方差體數據，在seismic Interpretation點擊volume attributes（體屬性）進行配置：

處理後的結果是這樣的。相比方差體，斷層識別解析度進一步提高。

螞蟻追蹤也可以在不同的數據體結果上處理，大家可以自己多嘗試。

螞蟻追蹤的參數配置方法比較多。

一是在參數配置中，可以選擇主動或被動。一般識別大斷層用被動，小斷層用主動。還可以先做主動，然後再疊加被動。這樣就可以去掉很多無效識別結果。

二是過濾不追蹤的信號。其中的圈代表斷層的方位，dip是傾角,azimuth是方位。塗黑的部分就是不追蹤的斷層，比如最里層代表水平的斷層，一般就不會追蹤。

大家可以根據工區的實際情況，選擇不追蹤的斷層。

比如斷層主要看南北方向的，就把東西方向的塗黑，一般不塗黑外層（因為南北向的傾角較大）。如下圖：

或

以上就是今天的課程。這節課講解了現在比較常用的兩種斷層自動識別的方法，包括了原理和實戰案例操作。如果大家對軟體比較感興趣或遇到什麼問題都可以聯系我交流。再見。

擴展閱讀：

怎樣輕松入門地震勘探研究：先從地震數據處理開始

如何從0開啟地震深度學習科研之路

㈣ 要學習模式識別、神經網路、遺傳演算法、蟻群演算法等等人工智慧演算法需要哪些數學知識

模式識別需要非常好的概率論，數理統計；另外會用到少量矩陣代數，隨機過程和高數中的一些運算，當然是比較基礎的；如果要深入的話恐怕需要學泛函，但是一般情況下不需要達到這種深度。神經網路，遺傳演算法等智能演算法在模式識別有非常重要的應用，但是一般不需要學習計算機學科的人工智慧，我們控制有一個交叉學科叫做智能控制是講這些的，智能控制不需要什麼基礎，有中學數學的集合和對空間有一點點的了解就足夠了，模糊數學的基礎是包含在這門學科里的。

㈤ 智慧工地中的圖像感測技術的應用進展

本文內容來自以下文章：

楊曉嬌,於忠,冮軍.智慧工地中的圖像感測技術的應用進展[J].四川建築,2021,41(S1):41-44.

摘要：文章對智慧工地中的圖像感測技術的發展歷程、以及圖像技術、視頻技術、激光雷達點雲技術在建築工地中的應用作介紹，並介紹了智能演算法在圖像處理技術領域的發展應用。最後提出為了更好地滿足施工監管的需求，圖像技術可以通過視頻技術、激光雷達點雲技術在時間、空間上進行交叉驗證，以提高圖像識別的准確性。在智能演算法與圖像耦合技術方面應結合三維技術形成更加准確地實時反饋信號指導工程施工。

關鍵詞：圖像感測技術; 視頻技術; 激光雷達點雲技術; 智能演算法

智慧工地和智慧建築的興起與當今智能化、信息化的發展有著緊密的聯系。隨著我國城鎮化進程的加快，建築施工過程日益復雜，施工現場安全問題，如勞務人員安全帽和安全繩佩戴、施工現場臨時用電混亂、臨邊防護等問題，也日益凸顯出來，使得傳統施工安全監管技術已經無法滿足目前現場施工安全的要求。藉助計算機和人工智慧技術的快速發展，圖像感測技術憑借 處理精度高、靈活性強、再現性好、適用面廣等特點 成功應用於建築施工安全管理等過程，為項目管理人員提供施工現場的安全隱患、施工動態及進度的實時反饋，提高了建築施工安全管理效率。

進入21世紀，圖像感測技術的應用范圍被逐漸拓寬，甚至在某些領域已經取得突破。然而，對計算機計算速度、存儲容量要求較高，圖像處理使用頻帶較寬、以及在成像、傳輸方面還有一定的技術難度等因素，制約了圖像感測技術的進一步發展。

目前，智慧工地系統中包含了大量的各類感測器和核心的數據實時處理技術，也由此帶來了大量的數據獲取、傳遞和處理。隨著智能技術的發展，視頻圖像信息在建築信息數據中的佔比越來越大，利用圖像感測技術對建築施工進度、人員安全帶和防護柵欄等安全裝置狀態識別、工程質量評價以及施工現場揚塵監測等過程進行實時反饋，實現建築施工過程中的信息識別、安全監管、決策分析等功能，使得圖像感測技術成為建築施工管理過程中的重要技術手段之一。

1 圖像及視頻感測技術在智慧工地中的應用

1.1 圖像技術在建築工地中的應用

圖像技術總體上可以分為 圖像分析、圖像重建和圖像的像質改善 三大部分，在建築施工中圖像技術一般用於圖像分析，如人臉識別、安全帽/繩識別、火災識別、混凝土結構監控等。

1. 2 視頻技術在建築工地的應用

建築工地是一個復雜龐大的區域，利用視頻技術對建築物內部各個位置情況進行監管，對建築施工現場安全管理進行實時監控。從現有的研究和應用案例來看，建築工地對視頻監控的需求主要集中在: 地基基礎、地面施工、高層作業以及文明施工檢查 等階段。其中， 安全問題 是各個階段最突出的問題之一，利用視頻技術對施工現場的深基坑、高邊坡支護安全、模板工程安全、臨邊洞口防護、腳手架搭設安全等過程進行監管，既減輕了監管人員的工作強度，又加強了建設行政主管部門以及監管機構的調控監控力度，提高了工作效率。

1.3 激光雷達點雲技術在建築工地的應用

近年來，利用激光雷達技術處理大規模的地理空間數據，發展了計算機視覺、計算機圖形學。從有關於建築重建、圖像以及激光雷達建模的文獻中發現，其中很大一部分內容致力於基於圖像的方法進行 建築重建 。激光雷達利用點雲成型技術能快速獲取大范圍區域表面采樣點的三維空間數據，正是由於其在建模工作上的高效性，因而在 建築規劃、建築施工以及文物保護等 方面起到了重要作用。

2 智能演算法對於圖像技術在智慧建築領域發展的影響

2.1 智能演算法在圖像處理技術中的發展

智能演算法自提出以來就引起了國內外眾多學者的廣泛關注，經過多年的發展和創造，智能優化演算法已成功應用在國民經濟的各個領域，為生產生活中的許多復雜問題提供了一個高效可行的解決方案，成為了學術領域中一個重要的研究方向。其中比較經典的智能優化演算法有: 遺傳演算法(GA)、蟻群演算法(ACO)、粒子群演算法(PSO)、差分進化演算法(DE)、混合蛙跳演算法(SFLA)、人工蜂群演算法 等。 在圖像處理技術上蟻群演算法和粒子群演算法是最常用的演算法 。

總的來說，智能演算法用於圖像處理技術的優化具有兩個方面的重要作用。 一是基於大數據信息平台的信息匯總數據智能處理分析，引導圖像處理技術的優化和發展; 二是基於大數據技術對於數字信號的處理架構以及模型優化，能夠有效輔助現有圖像處理技術，實現圖像處理技術的快速升級。

2.2 智能演算法和圖像耦合技術對感測建模方法的改進

利用 智能演算法與圖像耦合技術 處理施工過程中火災識別、污染識別、勞務人員安全識別等問題具有高速、便捷等特點。智能演算法與圖像之間的耦合技術主要利用圖像本身具有的張量結構，且張量結構具有良好的表達能力和計算特性，因此可以利用智能演算法對張量結構進行分解並快速而高質量對圖像進行壓縮和提取相關特徵信息，從而可以利用獲取的信息進行快速的感測建模。施工現場的大氣污染防治作為建築工地的重要工作之一，利用圖像處理技術對施工過程中的揚塵、裸土覆蓋等問題進行智能識別，通過智能演算法與圖像之間的耦合技術對施工現場的揚塵、煙霧、裸土等信息進行提取感測建模，實現快速識別、抓取、處理等功能，並生成相應的數學模型對施工過程進行預測、評估等，指導施工現場管理。

然而，智能演算法與圖像耦合技術的感測建模方法僅僅是獲取圖像中的 二維數據信息 進行快速建模，對施工現場出現的問題作出的響應更多隻是簡單提取建模、分析、以及預警等，很難進一步提高精度。因此， 智能演算法與圖像之間的耦合技術應結合三維技術進行更加精確的數據信息提取，從而形成精度更高的實時反饋、預測模型、評價模型等指導現場施工實現精確識別、預測告警、以及深度治理等功能 。

3 總結和展望

本文主要對圖像感測技術的發展歷程，以及 圖像技術、視頻技術、激光雷達點雲技術 在建築中的應用進行了概述，指出隨著建築施工過程的日益復雜，建築體量增大，僅僅依靠圖像識別技術對勞務人員、安全帽佩戴、煙霧情況進行識別已經無法滿足工地現場管理的要求，因此目前圖像技術應與視頻技術相結合，以提高圖像識別的准確性。並提出利用激光雷達點雲與視頻圖像技術對施工過程中的揚塵、裸土識別等進行交叉驗證，以提高識別精度，實現建築施工污染源的精準定位、智能預測、深度治理。文中還對智能演算法、以及其在圖像處理技術領域的應用進行了介紹，提出智能演算法與圖像耦合技術對於感測建模方法應結合三維技術進行更加精確的數據信息提取，從而形成精度更高的實時反饋、各類模型等指導現場工地施工。

㈥ 什麼是智能優化演算法

群體智能優化演算法是一類基於概率的隨機搜索進化演算法，各個演算法之間存在結構、研究內容、計算方法等具有較大的相似性。因此，群體智能優化演算法可以建立一個基本的理論框架模式：

Step1：設置參數，初始化種群；

Step2：生成一組解，計算其適應值；

Step3：由個體最有適應著，通過比較得到群體最優適應值；

Step4：判斷終止條件示否滿足？如果滿足，結束迭代；否則，轉向Step2；

各個群體智能演算法之間最大不同在於演算法更新規則上，有基於模擬群居生物運動步長更新的（如PSO，AFSA與SFLA），也有根據某種演算法機理設置更新規則（如ACO）。

(6)蟻群演算法進行圖像識別擴展閱讀

優化演算法有很多，經典演算法包括：有線性規劃，動態規劃等；改進型局部搜索演算法包括爬山法，最速下降法等，模擬退火、遺傳演算法以及禁忌搜索稱作指導性搜索法。而神經網路，混沌搜索則屬於系統動態演化方法。

優化思想裡面經常提到鄰域函數，它的作用是指出如何由當前解得到一個（組）新解。其具體實現方式要根據具體問題分析來定。

㈦ 蟻群演算法的內容

蟻群演算法又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質.針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較,數值模擬結果表明,蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值。

神經網路
思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。
邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
神經網路的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。目前，主要的研究工作集中在以下幾個方面：
（1）生物原型研究。從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等生物科學方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。
（2）建立理論模型。根據生物原型的研究，建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。
（3）網路模型與演算法研究。在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機饃擬或准備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。
（4）人工神經網路應用系統。在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
遺傳演算法，是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法，它最初由美國Michigan大學J.Holland教授於1975年首先提出來的，並出版了頗有影響的專著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA這個名稱才逐漸為人所知，J.Holland教授所提出的GA通常為簡單遺傳演算法（SGA）。

㈧ 蟻群演算法求函數最大值

這里使用蟻群演算法求函數的最大值，函數是：

步驟如下：

下面是主函數：

程序運行結果繪圖如下，其中藍色點為第一代蟻群，紅色為最後一代蟻群：

函數說明如下：

下面計算函數的狀態轉移概率，進行局部搜索和全局搜索：

之後約束邊界：

最後進行選擇：

初始化蟻群函數：

計算目標函數值函數：

繪制函數圖像函數：

㈨ 人工智慧醫學影像能識別哪些圖像類型

隨著醫學影像智能化診斷的快速發展，為了滿足愈加復雜的醫學圖像分析和處理要求，人工智慧方法成為近年來醫學圖像處理技術發展的一個研究熱點。本文對近五年來人工智慧方法在醫學圖像處理領域應用的新進展進行綜述。方法：將應用在醫學圖像處理領域主要的幾種人工智慧方法進行了分類總結，討論了這些方法在醫學圖像處理各分支領域的應用，分析比較了不同方法間的優缺點。結果：人工智慧方法應用主要在醫學圖像分割、圖像配准、圖像融合、圖像壓縮、圖像重建等領域；包括蟻群演算法、模糊集合、人工神經網路、粒子群演算法、遺傳演算法、進化計算、人工免疫演算法、粒計算和多Agent技術等；涉及MR圖像、超聲圖像、PET圖像、CT圖像和醫學紅外圖像等多種醫學圖像。結論：由於醫學影像圖像對比度較低，不同組織的特徵可變性較大，不同組織間邊界模糊、血管和神經等微細結構分布復雜，尚無通用方法對任意醫學圖像都能取得絕對理想的處理效果。改進的人工智慧方法與傳統圖像處理方法的結合，在功能上相互取長補短，將是醫學圖像處理技術重要的發展趨勢。關鍵詞：醫學影像；醫學圖像處理；人工智慧