15、蚁群任务分配机制深度剖析

蚁群任务分配机制深度剖析

1. 免疫系统与蚁群的相似性

免疫系统和蚁群是两种不同类型的系统。免疫系统是人体中区分自身和非自身,并对威胁边界的侵犯做出反应的部分。而蚁群则是一个独特、完整且能繁殖的个体。尽管二者有所不同,但存在诸多共性。

它们都由简单部分组成,这些部分之间的相互作用产生全局响应。并且,二者的单元都通过物理接触进行交互,交互速率会影响整个系统的功能。蚂蚁通过化学信号进行交流,多数信号只能在近距离被感知,蚂蚁通常在相互接触时进行交互。免疫系统中的细胞则通过细胞上的受体与其他细胞释放的分子之间的结合形成物理接触来实现交互。

在蚁群中,蚂蚁四处移动、相互遇见,并根据近期的相遇历史承担特定功能;在免疫系统中,细胞在体内移动,与病原体和其他细胞相遇,并针对这些相遇承担特定功能。

2. 收获蚁的行为

2.1 蚁群结构与繁殖

收获蚁群由一只蚁后和众多工蚁组成。蚁后是负责产卵的繁殖雌性,工蚁为不育雌性。每年蚁后会产生新的处女蚁后进行繁殖。雄性由未受精的卵发育而来,这些卵可由交配后的蚁后或未交配的工蚁产下。每年同一天,许多蚁群会派出有翅的繁殖蚁(处女蚁后和雄性)进行交配聚集。交配后,雄性死亡,新交配的蚁后会飞去建立新的蚁群。新交配的蚁后挖好巢穴后开始产卵,可存活15 - 20年,依靠最初交配的精子持续繁殖,且不再离开巢穴。大约五年后,蚁后开始产生新的蚁后和雄性参加年度交配飞行。

当蚁群开始繁殖时,其规模约达到10000只工蚁。工蚁寿命仅一年,但通过每年更换所有蚂蚁,蚁群能保持约10000只工蚁的稳定规模,直至15 - 20年后死亡。该物种的蚁群在原蚁后死亡后不会接纳新蚁后。

2

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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