蚁群算法

蚁群算法(ant colony optimization,ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法。初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法,该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。

乐猫彩票官网昆虫世界中,蚂蚁的组成是一种群居的世袭大家庭,我们称之为蚁群。蚂蚁分为世袭制的蚁王(后)和工蚁两种,它们具有高度组织的社会性,彼此沟通不仅可以借助触觉和视觉的联系,在大规模的协调行动中还可以借助外激素(有些书称信息素)之类的信息介质。

乐猫彩票官网首先我们要理解蚂蚁是如何觅食的,蚂蚁平时在巢穴附近作无规则行走,一量发现食物并不立即进食而是将之搬回蚁穴与其它蚂蚁分享,在食物小时则独自搬回蚁穴,否则就回蚁穴搬兵,一路上会留下外激素,食物越大外激素的浓度就越大,越能吸引其它的蚂蚁过去一起搬去食物,这样最终就能将食物全部搬回蚁穴。这个过程用程序实现看似非常复杂,要编写一个“智能”的蚂蚁也看似不太可能,事实上每个蚂蚁只做了非常简单的工作:检查某个范围内有无食物,并逐渐向外激素浓的方向运动。简而言之,蚁群运动无非是同时反复执行多个简单规则而已。下面详细说明蚁群中的这些简单规则:

乐猫彩票官网1、范围:蚂蚁观察到的范围是一个方格世界,蚂蚁有一个参数为速度半径(一般是3),那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界,并且能移动的距离也在这个范围之内。

2、环境:蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界,其中有障碍物,有别的蚂蚁,还有外激素,外激素有两种,一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物外激素,一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的外激素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让外激素消失。

3、觅食规则:在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物,如果有就直接过去。否则看是否有外激素,并且比较在能感知的范围内哪一点的外激素最多,这样,它就朝外激素多的地方走,并且每只蚂蚁多会以小概率犯错误,从而并不是往外激素最多的点移动。蚂蚁找窝的规则和上面一样,只不过它对窝的外激素做出反应,而对食物外激素没反应。

乐猫彩票官网4、移动规则: 每只蚂蚁都朝向外激素最多的方向移,并且,当周围没有外激素指引的时候,蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去,并且,在运动的方向有一个随机的小的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈,它会记住最近刚走过了哪些点,如果发现要走的下一点已经在最近走过了,它就会尽量避开。

5、避障规则:如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住,它会随机的选择另一个方向,并且有外激素指引的话,它会按照觅食的规则行为。

7、播撒外激素规则:每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的外激素最多,并随着它走远的距离,播撒的外激素越来越少。

根据这几条规则,蚂蚁之间并没有直接的关系,但是每只蚂蚁都和环境发生交互,而通过外激素这个纽带,实际上把各个蚂蚁之间关联起来了。比如,当一只蚂蚁找到了食物,它并没有直接告诉其它蚂蚁这儿有食物,而是向环境播撒外激素,当其它的蚂蚁经过它附近的时候,就会感觉到外激素的存在,进而根据外激素的指引找到了食物。成功的觅食算法正是最小化搜索食物的时间。

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