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粒子群算法和蟻群算法（粒子群算法和蟻群算法哪個(gè)好）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-13 22:20:12 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 135

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于粒子群算法和蟻群算法的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、群智能算法及其應(yīng)用的介紹
2、粒子群算法遺傳算法蟻群算法模擬退火算法和貝葉斯是一類算法嗎
3、智慧工地中的圖像傳感技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)展
4、什么是智能優(yōu)化算法

粒子群算法和蟻群算法（粒子群算法和蟻群算法哪個(gè)好）

一、群智能算法及其應(yīng)用的介紹

群智能算法作為一種新興的演化計(jì)算技術(shù)，已成為越來(lái)越多研究者的關(guān)注焦點(diǎn)，它與人工生命，特別是進(jìn)化策略以及遺傳算法有著極為特殊的聯(lián)系。群智能理論研究領(lǐng)域主要有兩種算法：蟻群算法和粒子群優(yōu)化算法。蟻群算法是對(duì)螞蟻群落食物采集過(guò)程的模擬，已成功應(yīng)用于許多離散優(yōu)化問(wèn)題。粒子群優(yōu)化算法也是起源于對(duì)簡(jiǎn)單社會(huì)系統(tǒng)的模擬，最初是模擬鳥群覓食的過(guò)程，但后來(lái)發(fā)現(xiàn)它是一種很好的優(yōu)化工具。

粒子群算法和蟻群算法（粒子群算法和蟻群算法哪個(gè)好）

二、粒子群算法遺傳算法蟻群算法模擬退火算法和貝葉斯是一類算法嗎

粒子群算法、遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法，這些是一類算法，是一種基于迭代的優(yōu)化算法，用于求最優(yōu)解。

貝葉斯分類算法另一類，它是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一種分類方法，利用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)進(jìn)行分類的算法。

三、智慧工地中的圖像傳感技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)展

本文內(nèi)容來(lái)自以下文章：

楊曉嬌,于忠,冮軍.智慧工地中的圖像傳感技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)展[J].四川建筑,2021,41(S1):41-44.

摘要：文章對(duì)智慧工地中的圖像傳感技術(shù)的發(fā)展歷程、以及圖像技術(shù)、視頻技術(shù)、激光雷達(dá)點(diǎn)云技術(shù)在建筑工地中的應(yīng)用作介紹，并介紹了智能算法在圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展應(yīng)用。最后提出為了更好地滿足施工監(jiān)管的需求，圖像技術(shù)可以通過(guò)視頻技術(shù)、激光雷達(dá)點(diǎn)云技術(shù)在時(shí)間、空間上進(jìn)行交叉驗(yàn)證，以提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。在智能算法與圖像耦合技術(shù)方面應(yīng)結(jié)合三維技術(shù)形成更加準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)反饋信號(hào)指導(dǎo)工程施工。

關(guān)鍵詞：圖像傳感技術(shù); 視頻技術(shù); 激光雷達(dá)點(diǎn)云技術(shù); 智能算法

智慧工地和智慧建筑的興起與當(dāng)今智能化、信息化的發(fā)展有著緊密的聯(lián)系。隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，建筑施工過(guò)程日益復(fù)雜，施工現(xiàn)場(chǎng)安全問(wèn)題，如勞務(wù)人員安全帽和安全繩佩戴、施工現(xiàn)場(chǎng)臨時(shí)用電混亂、臨邊防護(hù)等問(wèn)題，也日益凸顯出來(lái)，使得傳統(tǒng)施工安全監(jiān)管技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿足目前現(xiàn)場(chǎng)施工安全的要求。借助計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，圖像傳感技術(shù)憑借 處理精度高、靈活性強(qiáng)、再現(xiàn)性好、適用面廣等特點(diǎn) 成功應(yīng)用于建筑施工安全管理等過(guò)程，為項(xiàng)目管理人員提供施工現(xiàn)場(chǎng)的安全隱患、施工動(dòng)態(tài)及進(jìn)度的實(shí)時(shí)反饋，提高了建筑施工安全管理效率。

進(jìn)入21世紀(jì)，圖像傳感技術(shù)的應(yīng)用范圍被逐漸拓寬，甚至在某些領(lǐng)域已經(jīng)取得突破。然而，對(duì)計(jì)算機(jī)計(jì)算速度、存儲(chǔ)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(shù)難度等因素，制約了圖像傳感技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

目前，智慧工地系統(tǒng)中包含了大量的各類傳感器和核心的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)，也由此帶來(lái)了大量的數(shù)據(jù)獲取、傳遞和處理。隨著智能技術(shù)的發(fā)展，視頻圖像信息在建筑信息數(shù)據(jù)中的占比越來(lái)越大，利用圖像傳感技術(shù)對(duì)建筑施工進(jìn)度、人員安全帶和防護(hù)柵欄等安全裝置狀態(tài)識(shí)別、工程質(zhì)量評(píng)價(jià)以及施工現(xiàn)場(chǎng)揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)等過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋，實(shí)現(xiàn)建筑施工過(guò)程中的信息識(shí)別、安全監(jiān)管、決策分析等功能，使得圖像傳感技術(shù)成為建筑施工管理過(guò)程中的重要技術(shù)手段之一。

1 圖像及視頻傳感技術(shù)在智慧工地中的應(yīng)用

1.1 圖像技術(shù)在建筑工地中的應(yīng)用

圖像技術(shù)總體上可以分為 圖像分析、圖像重建和圖像的像質(zhì)改善 三大部分，在建筑施工中圖像技術(shù)一般用于圖像分析，如人臉識(shí)別、安全帽/繩識(shí)別、火災(zāi)識(shí)別、混凝土結(jié)構(gòu)監(jiān)控等。

1. 2 視頻技術(shù)在建筑工地的應(yīng)用

建筑工地是一個(gè)復(fù)雜龐大的區(qū)域，利用視頻技術(shù)對(duì)建筑物內(nèi)部各個(gè)位置情況進(jìn)行監(jiān)管，對(duì)建筑施工現(xiàn)場(chǎng)安全管理進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。從現(xiàn)有的研究和應(yīng)用案例來(lái)看，建筑工地對(duì)視頻監(jiān)控的需求主要集中在: 地基基礎(chǔ)、地面施工、高層作業(yè)以及文明施工檢查 等階段。其中， 安全問(wèn)題 是各個(gè)階段最突出的問(wèn)題之一，利用視頻技術(shù)對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)的深基坑、高邊坡支護(hù)安全、模板工程安全、臨邊洞口防護(hù)、腳手架搭設(shè)安全等過(guò)程進(jìn)行監(jiān)管，既減輕了監(jiān)管人員的工作強(qiáng)度，又加強(qiáng)了建設(shè)行政主管部門以及監(jiān)管機(jī)構(gòu)的調(diào)控監(jiān)控力度，提高了工作效率。

1.3 激光雷達(dá)點(diǎn)云技術(shù)在建筑工地的應(yīng)用

近年來(lái)，利用激光雷達(dá)技術(shù)處理大規(guī)模的地理空間數(shù)據(jù)，發(fā)展了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)。從有關(guān)于建筑重建、圖像以及激光雷達(dá)建模的文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)，其中很大一部分內(nèi)容致力于基于圖像的方法進(jìn)行 建筑重建 。激光雷達(dá)利用點(diǎn)云成型技術(shù)能快速獲取大范圍區(qū)域表面采樣點(diǎn)的三維空間數(shù)據(jù)，正是由于其在建模工作上的高效性，因而在 建筑規(guī)劃、建筑施工以及文物保護(hù)等 方面起到了重要作用。

2 智能算法對(duì)于圖像技術(shù)在智慧建筑領(lǐng)域發(fā)展的影響

2.1 智能算法在圖像處理技術(shù)中的發(fā)展

智能算法自提出以來(lái)就引起了國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注，經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展和創(chuàng)造，智能優(yōu)化算法已成功應(yīng)用在國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域，為生產(chǎn)生活中的許多復(fù)雜問(wèn)題提供了一個(gè)高效可行的解決方案，成為了學(xué)術(shù)領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究方向。其中比較經(jīng)典的智能優(yōu)化算法有: 遺傳算法(GA)、蟻群算法(ACO)、粒子群算法(PSO)、差分進(jìn)化算法(DE)、混合蛙跳算法(SFLA)、人工蜂群算法 等。 在圖像處理技術(shù)上蟻群算法和粒子群算法是最常用的算法 。

總的來(lái)說(shuō)，智能算法用于圖像處理技術(shù)的優(yōu)化具有兩個(gè)方面的重要作用。一是基于大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)的信息匯總數(shù)據(jù)智能處理分析，引導(dǎo)圖像處理技術(shù)的優(yōu)化和發(fā)展; 二是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)于數(shù)字信號(hào)的處理架構(gòu)以及模型優(yōu)化，能夠有效輔助現(xiàn)有圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)圖像處理技術(shù)的快速升級(jí)。

2.2 智能算法和圖像耦合技術(shù)對(duì)傳感建模方法的改進(jìn)

利用 智能算法與圖像耦合技術(shù) 處理施工過(guò)程中火災(zāi)識(shí)別、污染識(shí)別、勞務(wù)人員安全識(shí)別等問(wèn)題具有高速、便捷等特點(diǎn)。智能算法與圖像之間的耦合技術(shù)主要利用圖像本身具有的張量結(jié)構(gòu)，且張量結(jié)構(gòu)具有良好的表達(dá)能力和計(jì)算特性，因此可以利用智能算法對(duì)張量結(jié)構(gòu)進(jìn)行分解并快速而高質(zhì)量對(duì)圖像進(jìn)行壓縮和提取相關(guān)特征信息，從而可以利用獲取的信息進(jìn)行快速的傳感建模。施工現(xiàn)場(chǎng)的大氣污染防治作為建筑工地的重要工作之一，利用圖像處理技術(shù)對(duì)施工過(guò)程中的揚(yáng)塵、裸土覆蓋等問(wèn)題進(jìn)行智能識(shí)別，通過(guò)智能算法與圖像之間的耦合技術(shù)對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)的揚(yáng)塵、煙霧、裸土等信息進(jìn)行提取傳感建模，實(shí)現(xiàn)快速識(shí)別、抓取、處理等功能，并生成相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型對(duì)施工過(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)、評(píng)估等，指導(dǎo)施工現(xiàn)場(chǎng)管理。

然而，智能算法與圖像耦合技術(shù)的傳感建模方法僅僅是獲取圖像中的 二維數(shù)據(jù)信息 進(jìn)行快速建模，對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)出現(xiàn)的問(wèn)題作出的響應(yīng)更多只是簡(jiǎn)單提取建模、分析、以及預(yù)警等，很難進(jìn)一步提高精度。因此，智能算法與圖像之間的耦合技術(shù)應(yīng)結(jié)合三維技術(shù)進(jìn)行更加精確的數(shù)據(jù)信息提取，從而形成精度更高的實(shí)時(shí)反饋、預(yù)測(cè)模型、評(píng)價(jià)模型等指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)施工實(shí)現(xiàn)精確識(shí)別、預(yù)測(cè)告警、以及深度治理等功能。

3 總結(jié)和展望

本文主要對(duì)圖像傳感技術(shù)的發(fā)展歷程，以及 圖像技術(shù)、視頻技術(shù)、激光雷達(dá)點(diǎn)云技術(shù) 在建筑中的應(yīng)用進(jìn)行了概述，指出隨著建筑施工過(guò)程的日益復(fù)雜，建筑體量增大，僅僅依靠圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)勞務(wù)人員、安全帽佩戴、煙霧情況進(jìn)行識(shí)別已經(jīng)無(wú)法滿足工地現(xiàn)場(chǎng)管理的要求，因此目前圖像技術(shù)應(yīng)與視頻技術(shù)相結(jié)合，以提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。并提出利用激光雷達(dá)點(diǎn)云與視頻圖像技術(shù)對(duì)施工過(guò)程中的揚(yáng)塵、裸土識(shí)別等進(jìn)行交叉驗(yàn)證，以提高識(shí)別精度，實(shí)現(xiàn)建筑施工污染源的精準(zhǔn)定位、智能預(yù)測(cè)、深度治理。文中還對(duì)智能算法、以及其在圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了介紹，提出智能算法與圖像耦合技術(shù)對(duì)于傳感建模方法應(yīng)結(jié)合三維技術(shù)進(jìn)行更加精確的數(shù)據(jù)信息提取，從而形成精度更高的實(shí)時(shí)反饋、各類模型等指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)工地施工。

四、什么是智能優(yōu)化算法

群體智能優(yōu)化算法是一類基于概率的隨機(jī)搜索進(jìn)化算法，各個(gè)算法之間存在結(jié)構(gòu)、研究?jī)?nèi)容、計(jì)算方法等具有較大的相似性。因此，群體智能優(yōu)化算法可以建立一個(gè)基本的理論框架模式：

Step1：設(shè)置參數(shù)，初始化種群；

Step2：生成一組解，計(jì)算其適應(yīng)值；

Step3：由個(gè)體最有適應(yīng)著，通過(guò)比較得到群體最優(yōu)適應(yīng)值；

Step4：判斷終止條件示否滿足？如果滿足，結(jié)束迭代；否則，轉(zhuǎn)向Step2；

各個(gè)群體智能算法之間最大不同在于算法更新規(guī)則上，有基于模擬群居生物運(yùn)動(dòng)步長(zhǎng)更新的（如PSO，AFSA與SFLA），也有根據(jù)某種算法機(jī)理設(shè)置更新規(guī)則（如ACO）。

粒子群算法和蟻群算法（粒子群算法和蟻群算法哪個(gè)好）

擴(kuò)展資料

優(yōu)化算法有很多，經(jīng)典算法包括：有線性規(guī)劃，動(dòng)態(tài)規(guī)劃等；改進(jìn)型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模擬退火、遺傳算法以及禁忌搜索稱作指導(dǎo)性搜索法。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，混沌搜索則屬于系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化方法。

優(yōu)化思想里面經(jīng)常提到鄰域函數(shù)，它的作用是指出如何由當(dāng)前解得到一個(gè)（組）新解。其具體實(shí)現(xiàn)方式要根據(jù)具體問(wèn)題分析來(lái)定。

參考資料來(lái)源：百度百科-智能算法

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