蟻群算法，遺傳算法粒子群算法蟻群算法各自優(yōu)缺點和如何混合請詳細點

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本文目錄一覽

1，遺傳算法粒子群算法蟻群算法各自優(yōu)缺點和如何混合請詳細點
2，蟻群算法及其應用的內容簡介
3，蟻群算法及其應用的介紹
4，蟻群算法退火算法這些東西究竟屬于什么這些東西要從哪里才能系
5，什么是蟻群算法神經網絡算法遺傳算法
6，什么是蟻群算法

1，遺傳算法粒子群算法蟻群算法各自優(yōu)缺點和如何混合請詳細點

遺傳算法適合求解離散問題，具備數(shù)學理論支持，但是存在著漢明懸崖等問題。粒子群算法適合求解實數(shù)問題，算法簡單，計算方便，求解速度快，但是存在著陷入局部最優(yōu)等問題。蟻群算法適合在圖上搜索路徑問題，計算開銷會大。要將三種算法進行混合，就要針對特定問題，然后融合其中的優(yōu)勢，比如將遺傳算法中的變異算子加入粒子群中就可以形成基于變異的粒子群算法。

遺傳算法粒子群算法蟻群算法各自優(yōu)缺點和如何混合請詳細點

2，蟻群算法及其應用的內容簡介

蟻群算法是意大利學者Dorigo等人于1991年創(chuàng)立的，是繼神經網絡、遺傳算法、免疫算法之后的又一種新興的啟發(fā)式搜索算法。螞蟻群體是一種社會性昆蟲，它們有組織、有分工，還有通訊系統(tǒng)，它們相互協(xié)作，能完成從蟻穴到食物源尋找最短路徑的復雜任務。模擬螞蟻群體智能的人工蟻群算法具有分布計算、信息正反饋和啟發(fā)式搜索的特點，不僅在求解組合優(yōu)化問題中獲得廣泛應用，而且也用于連續(xù)時間系統(tǒng)的優(yōu)化。本書是國內首部蟻群算法的專著，系統(tǒng)地闡述蟻群算法的基本原理、基本蟻群算法及改進算法，蟻群算法與遺傳、免疫算法的融合，自適應蟻群算法，并行蟻群算法，蟻群算法的收斂性與理論模型及其在優(yōu)化問題中的應用。

蟻群算法及其應用的內容簡介

3，蟻群算法及其應用的介紹

蟻群算法及其應用可供人工智能、計算機科學、信息科學、控制工程、管理工程、交通工程、網絡工程、智能優(yōu)化算法及智能自動化等領域的廣大師生和科技人員學習及參考。

蟻群算法(ant colony optimization, aco)，又稱螞蟻算法，是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型算法。它由marco dorigo于1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。蟻群算法是一種模擬進化算法，初步的研究表明該算法具有許多優(yōu)良的性質。針對pid控制器參數(shù)優(yōu)化設計問題，將蟻群算法設計的結果與遺傳算法設計的結果進行了比較，數(shù)值仿真結果表明，蟻群算法具有一種新的模擬進化優(yōu)化方法的有效性和應用價值。

蟻群算法及其應用的介紹

4，蟻群算法退火算法這些東西究竟屬于什么這些東西要從哪里才能系

第1章　緒論1.1　螞蟻的基本習性1.1.1　螞蟻的信息系統(tǒng)1.1.2　蟻群社會的遺傳與進化1.2　蟻群覓食行為與覓食策略1.2.1　螞蟻的覓食行為1.2.2　螞蟻的覓食策略1.3　人工蟻群算法的基本思想1.3.1　人工蟻與真實螞蟻的異同1.3.2　人工蟻群算法的實現(xiàn)過程1.4　蟻群優(yōu)化算法的意義及應用1.4.1　蟻群優(yōu)化算法的意義l.4.2　蟻群算法的應用1.5　蟻群算法的展望第2章　螞蟻系統(tǒng)——蟻群算法的原型2.1　螞蟻系統(tǒng)模型的建立2.2　蟻量系統(tǒng)和蟻密系統(tǒng)的模型2.3　蟻周系統(tǒng)模型第3章　改進的蟻群優(yōu)化算法3.1　帶精英策略的螞蟻系統(tǒng)3.2　基于優(yōu)化排序的螞蟻系統(tǒng)3.3　蟻群系統(tǒng)3.3.1　蟻群系統(tǒng)狀態(tài)轉移規(guī)則3.3.2　蟻群系統(tǒng)全局更新規(guī)則3.3.3　蟻群系統(tǒng)局部更新規(guī)則3.3.4　候選集合策略3.4　最大一最小螞蟻系統(tǒng)3.4.1　信息素軌跡更新3.4.2　信息素軌跡的限制3.4.3　信息素軌跡的初始化3.4.4　信息素軌跡的平滑化3.5　最優(yōu)一最差螞蟻系統(tǒng)3.5.1　最優(yōu)一最差螞蟻系統(tǒng)的基本思想3.5.2　最優(yōu)一最差螞蟻系統(tǒng)的工作過程第4章　蟻群優(yōu)化算法的仿真研究4.1　螞蟻系統(tǒng)三類模型的仿真研究4.1.1　三類模型性能的比較4.2.2　基于統(tǒng)計的參數(shù)優(yōu)化4.2　基于蟻群系統(tǒng)模型的仿真研究4.2.1　局部優(yōu)化算法的有效性4.2.2　蟻群系統(tǒng)與其他啟發(fā)算法的比較4.3　最大一最小螞蟻系統(tǒng)的仿真研究4.3.1　信息素軌跡初始化研究4.3.2　信息素軌跡量下限的作用4.3.3　蟻群算法的對比4.4　最優(yōu)一最差螞蟻系統(tǒng)的仿真研究4.4.1　參數(shù)ε的設置4.4.2　幾種改進的蟻群算法比較第5章　蟻群算法與遺傳、模擬退火算法的對比5.1　遺傳算法5.1.1　遺傳算法與自然選擇5.1.2　遺傳算法的基本步驟5.1.3　旅行商問題的遺傳算法實現(xiàn)5.2　模擬退火算法5.2.1　物理退火過程和Metroplis準則5.2.2　模擬退火法的基本原理5.3　蟻群算法與遺傳算法、模擬退火算法的比較5.3.1　三種算法的優(yōu)化質量比較5.3.2　三種算法收斂速度比較5.3.3　三種算法的特點與比較分析第6章　蟻群算法與遺傳、免疫算法的融合6.1　遺傳算法與螞蟻算法融合的GAAA算法6.1.1　遺傳算法與螞蟻算法融合的基本思想……第7章　自適應蟻群算法第8章　并行蟻群算法第9章　蟻群算法的收斂性與蟻群行為模型第10章　蟻群算法在優(yōu)化問題中的應用附錄參考文獻

我以前寫過一個用模擬退火求解tsp的程序，如果需要我可以發(fā)給你。如果你是要解決實際問題，關于tsp問題我見過一種很強大的算法叫l(wèi)kh,是一種鄰域搜索，一個兩千個多節(jié)點的tsp問題在我的機子上運行0.6秒找到全局最優(yōu)解(它提供的樣例)，這個lkh可以從網上下到。

5，什么是蟻群算法神經網絡算法遺傳算法

蟻群算法又稱螞蟻算法，是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。蟻群算法是一種模擬進化算法,初步的研究表明該算法具有許多優(yōu)良的性質.針對PID控制器參數(shù)優(yōu)化設計問題,將蟻群算法設計的結果與遺傳算法設計的結果進行了比較,數(shù)值仿真結果表明,蟻群算法具有一種新的模擬進化優(yōu)化方法的有效性和應用價值。神經網絡思維學普遍認為，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(guī)則進行推理的過程；它先將信息化成概念，并用符號表示，然后，根據符號運算按串行模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串行的指令，讓計算機執(zhí)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于以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網絡上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態(tài)過程來完成的。人工神經網絡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(tǒng)，其特色在于信息的分布式存儲和并行協(xié)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絡系統(tǒng)所能實現(xiàn)的行為卻是極其豐富多彩的。神經網絡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、神經網絡、神經系統(tǒng)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、神經網絡的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數(shù)學模型等。（3）網絡模型與算法研究。在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網絡模型，以實現(xiàn)計算機饃擬或準備制作硬件，包括網絡學習算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。（4）人工神經網絡應用系統(tǒng)。在網絡模型與算法研究的基礎上，利用人工神經網絡組成實際的應用系統(tǒng)，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統(tǒng)、制成機器人等等。縱觀當代新興科學技術的發(fā)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絡的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。遺傳算法，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(yōu)解的方法，它最初由美國Michigan大學J.Holland教授于1975年首先提出來的，并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通常為簡單遺傳算法（SGA）。

6，什么是蟻群算法

蟻群算法(ant colony optimization, ACO)，又稱螞蟻算法，是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型技術。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中引入，其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。蟻群算法是一種模擬進化算法,初步的研究表明該算法具有許多優(yōu)良的性質.針對PID控制器參數(shù)優(yōu)化設計問題,將蟻群算法設計的結果與遺傳算法設計的結果進行了比較,數(shù)值仿真結果表明,蟻群算法具有一種新的模擬進化優(yōu)化方法的有效性和應用價值. 蟻群算法是一種求解組合最優(yōu)化問題的新型通用啟發(fā)式方法，該方法具有正反饋、分布式計算和富于建設性的貪婪啟發(fā)式搜索的特點。通過建立適當?shù)臄?shù)學模型，基于故障過電流的配電網故障定位變?yōu)橐环N非線性全局尋優(yōu)問題。由柳洪平創(chuàng)建。預期的結果：各個螞蟻在沒有事先告訴他們食物在什么地方的前提下開始尋找食物。當一只找到食物以后，它會向環(huán)境釋放一種信息素，吸引其他的螞蟻過來，這樣越來越多的螞蟻會找到食物！有些螞蟻并沒有象其它螞蟻一樣總重復同樣的路，他們會另辟蹊徑，如果令開辟的道路比原來的其他道路更短，那么，漸漸，更多的螞蟻被吸引到這條較短的路上來。最后，經過一段時間運行，可能會出現(xiàn)一條最短的路徑被大多數(shù)螞蟻重復著。原理：為什么小小的螞蟻能夠找到食物？他們具有智能么？設想，如果我們要為螞蟻設計一個人工智能的程序，那么這個程序要多么復雜呢？首先，你要讓螞蟻能夠避開障礙物，就必須根據適當?shù)牡匦谓o它編進指令讓他們能夠巧妙的避開障礙物，其次，要讓螞蟻找到食物，就需要讓他們遍歷空間上的所有點；再次，如果要讓螞蟻找到最短的路徑，那么需要計算所有可能的路徑并且比較它們的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的編程，因為程序的錯誤也許會讓你前功盡棄。這是多么不可思議的程序！太復雜了，恐怕沒人能夠完成這樣繁瑣冗余的程序。然而，事實并沒有你想得那么復雜，上面這個程序每個螞蟻的核心程序編碼不過100多行！為什么這么簡單的程序會讓螞蟻干這樣復雜的事情？答案是：簡單規(guī)則的涌現(xiàn)。事實上，每只螞蟻并不是像我們想象的需要知道整個世界的信息，他們其實只關心很小范圍內的眼前信息，而且根據這些局部信息利用幾條簡單的規(guī)則進行決策，這樣，在蟻群這個集體里，復雜性的行為就會凸現(xiàn)出來。這就是人工生命、復雜性科學解釋的規(guī)律！那么，這些簡單規(guī)則是什么呢？下面詳細說明： 1、范圍：螞蟻觀察到的范圍是一個方格世界，螞蟻有一個參數(shù)為速度半徑（一般是3），那么它能觀察到的范圍就是3*3個方格世界，并且能移動的距離也在這個范圍之內。 2、環(huán)境：螞蟻所在的環(huán)境是一個虛擬的世界，其中有障礙物，有別的螞蟻，還有信息素，信息素有兩種，一種是找到食物的螞蟻灑下的食物信息素，一種是找到窩的螞蟻灑下的窩的信息素。每個螞蟻都僅僅能感知它范圍內的環(huán)境信息。環(huán)境以一定的速率讓信息素消失。 3、覓食規(guī)則：在每只螞蟻能感知的范圍內尋找是否有食物，如果有就直接過去。否則看是否有信息素，并且比較在能感知的范圍內哪一點的信息素最多，這樣，它就朝信息素多的地方走，并且每只螞蟻多會以小概率犯錯誤，從而并不是往信息素最多的點移動。螞蟻找窩的規(guī)則和上面一樣，只不過它對窩的信息素做出反應，而對食物信息素沒反應。 4、移動規(guī)則：每只螞蟻都朝向信息素最多的方向移，并且，當周圍沒有信息素指引的時候，螞蟻會按照自己原來運動的方向慣性的運動下去，并且，在運動的方向有一個隨機的小的擾動。為了防止螞蟻原地轉圈，它會記住最近剛走過了哪些點，如果發(fā)現(xiàn)要走的下一點已經在最近走過了，它就會盡量避開。 5、避障規(guī)則：如果螞蟻要移動的方向有障礙物擋住，它會隨機的選擇另一個方向，并且有信息素指引的話，它會按照覓食的規(guī)則行為。 7、播撒信息素規(guī)則：每只螞蟻在剛找到食物或者窩的時候撒發(fā)的信息素最多，并隨著它走遠的距離，播撒的信息素越來越少。根據這幾條規(guī)則，螞蟻之間并沒有直接的關系，但是每只螞蟻都和環(huán)境發(fā)生交互，而通過信息素這個紐帶，實際上把各個螞蟻之間關聯(lián)起來了。比如，當一只螞蟻找到了食物，它并沒有直接告訴其它螞蟻這兒有食物，而是向環(huán)境播撒信息素，當其它的螞蟻經過它附近的時候，就會感覺到信息素的存在，進而根據信息素的指引找到了食物。問題：說了這么多，螞蟻究竟是怎么找到食物的呢？在沒有螞蟻找到食物的時候，環(huán)境沒有有用的信息素，那么螞蟻為什么會相對有效的找到食物呢？這要歸功于螞蟻的移動規(guī)則，尤其是在沒有信息素時候的移動規(guī)則。首先，它要能盡量保持某種慣性，這樣使得螞蟻盡量向前方移動（開始，這個前方是隨機固定的一個方向），而不是原地無謂的打轉或者震動；其次，螞蟻要有一定的隨機性，雖然有了固定的方向，但它也不能像粒子一樣直線運動下去，而是有一個隨機的干擾。這樣就使得螞蟻運動起來具有了一定的目的性，盡量保持原來的方向，但又有新的試探，尤其當碰到障礙物的時候它會立即改變方向，這可以看成一種選擇的過程，也就是環(huán)境的障礙物讓螞蟻的某個方向正確，而其他方向則不對。這就解釋了為什么單個螞蟻在復雜的諸如迷宮的地圖中仍然能找到隱蔽得很好的食物。當然，在有一只螞蟻找到了食物的時候，其他螞蟻會沿著信息素很快找到食物的。螞蟻如何找到最短路徑的？這一是要歸功于信息素，另外要歸功于環(huán)境，具體說是計算機時鐘。信息素多的地方顯然經過這里的螞蟻會多，因而會有更多的螞蟻聚集過來。假設有兩條路從窩通向食物，開始的時候，走這兩條路的螞蟻數(shù)量同樣多（或者較長的路上螞蟻多，這也無關緊要）。當螞蟻沿著一條路到達終點以后會馬上返回來，這樣，短的路螞蟻來回一次的時間就短，這也意味著重復的頻率就快，因而在單位時間里走過的螞蟻數(shù)目就多，灑下的信息素自然也會多，自然會有更多的螞蟻被吸引過來，從而灑下更多的信息素……；而長的路正相反，因此，越來越多地螞蟻聚集到較短的路徑上來，最短的路徑就近似找到了。也許有人會問局部最短路徑和全局最短路的問題，實際上螞蟻逐漸接近全局最短路的，為什么呢？這源于螞蟻會犯錯誤，也就是它會按照一定的概率不往信息素高的地方走而另辟蹊徑，這可以理解為一種創(chuàng)新，這種創(chuàng)新如果能縮短路途，那么根據剛才敘述的原理，更多的螞蟻會被吸引過來。引申跟著螞蟻的蹤跡，你找到了什么？通過上面的原理敘述和實際操作，我們不難發(fā)現(xiàn)螞蟻之所以具有智能行為，完全歸功于它的簡單行為規(guī)則，而這些規(guī)則綜合起來具有下面兩個方面的特點： 1、多樣性 2、正反饋多樣性保證了螞蟻在覓食的時候不置走進死胡同而無限循環(huán)，正反饋機制則保證了相對優(yōu)良的信息能夠被保存下來。我們可以把多樣性看成是一種創(chuàng)造能力，而正反饋是一種學習強化能力。正反饋的力量也可以比喻成權威的意見，而多樣性是打破權威體現(xiàn)的創(chuàng)造性，正是這兩點小心翼翼的巧妙結合才使得智能行為涌現(xiàn)出來了。引申來講，大自然的進化，社會的進步、人類的創(chuàng)新實際上都離不開這兩樣東西，多樣性保證了系統(tǒng)的創(chuàng)新能力，正反饋保證了優(yōu)良特性能夠得到強化，兩者要恰到好處的結合。如果多樣性過剩，也就是系統(tǒng)過于活躍，這相當于螞蟻會過多的隨機運動，它就會陷入混沌狀態(tài)；而相反，多樣性不夠，正反饋機制過強，那么系統(tǒng)就好比一潭死水。這在蟻群中來講就表現(xiàn)為，螞蟻的行為過于僵硬，當環(huán)境變化了，螞蟻群仍然不能適當?shù)恼{整。既然復雜性、智能行為是根據底層規(guī)則涌現(xiàn)的，既然底層規(guī)則具有多樣性和正反饋特點，那么也許你會問這些規(guī)則是哪里來的？多樣性和正反饋又是哪里來的？我本人的意見：規(guī)則來源于大自然的進化。而大自然的進化根據剛才講的也體現(xiàn)為多樣性和正反饋的巧妙結合。而這樣的巧妙結合又是為什么呢？為什么在你眼前呈現(xiàn)的世界是如此栩栩如生呢？答案在于環(huán)境造就了這一切，之所以你看到栩栩如生的世界，是因為那些不能夠適應環(huán)境的多樣性與正反饋的結合都已經死掉了，被環(huán)境淘汰了！參數(shù)說明：最大信息素：螞蟻在一開始擁有的信息素總量，越大表示程序在較長一段時間能夠存在信息素。信息素消減的速度：隨著時間的流逝，已經存在于世界上的信息素會消減，這個數(shù)值越大，那么消減的越快。錯誤概率表示這個螞蟻不往信息素最大的區(qū)域走的概率，越大則表示這個螞蟻越有創(chuàng)新性。速度半徑表示螞蟻一次能走的最大長度，也表示這個螞蟻的感知范圍。記憶能力表示螞蟻能記住多少個剛剛走過點的坐標，這個值避免了螞蟻在本地打轉，停滯不前。而這個值越大那么整個系統(tǒng)運行速度就慢，越小則螞蟻越容易原地轉圈。蟻群算法的實現(xiàn) 下面的程序開始運行之后，螞蟻們開始從窩里出動了，尋找食物；他們會順著屏幕爬滿整個畫面，直到找到食物再返回窩。其中，F(xiàn)點表示食物，H表示窩，白色塊表示障礙物，+就是螞蟻了。參數(shù)說明：最大信息素：螞蟻在一開始擁有的信息素總量，越大表示程序在較長一段時間能夠存在信息素。信息素消減的速度：隨著時間的流逝，已經存在于世界上的信息素會消減，這個數(shù)值越大，那么消減的越快。錯誤概率表示這個螞蟻不往信息素最大的區(qū)域走的概率，越大則表示這個螞蟻越有創(chuàng)新性。速度半徑表示螞蟻一次能走的最大長度，也表示這個螞蟻的感知范圍。記憶能力表示螞蟻能記住多少個剛剛走過點的坐標，這個值避免了螞蟻在本地打轉，停滯不前。而這個值越大那么整個系統(tǒng)運行速度就慢，越小則螞蟻越容易原地轉圈。

蟻群算法簡介2006-11-212:17:00這兩天上課....老師總是提到蟻群算法....聽起來似乎很有意思......找到一篇簡介.....放在這里有興趣的朋友...參考一下........程序開始運行，螞蟻們開始從窩里出動了，尋找食物；他們會順著屏幕爬滿整個畫面，直到找到食物再返回窩。其中，f點表示食物，h表示窩，白色塊表示障礙物，+就是螞蟻了。預期的結果：各個螞蟻在沒有事先告訴他們食物在什么地方的前提下開始尋找食物。當一只找到食物以后，它會向環(huán)境釋放一種信息素，吸引其他的螞蟻過來，這樣越來越多的螞蟻會找到食物！有些螞蟻并沒有象其它螞蟻一樣總重復同樣的路，他們會另辟蹊徑，如果令開辟的道路比原來的其他道路更短，那么，漸漸，更多的螞蟻被吸引到這條較短的路上來。最后，經過一段時間運行，可能會出現(xiàn)一條最短的路徑被大多數(shù)螞蟻重復著。原理：為什么小小的螞蟻能夠找到食物？他們具有智能么？設想，如果我們要為螞蟻設計一個人工智能的程序，那么這個程序要多么復雜呢？首先，你要讓螞蟻能夠避開障礙物，就必須根據適當?shù)牡匦谓o它編進指令讓他們能夠巧妙的避開障礙物，其次，要讓螞蟻找到食物，就需要讓他們遍歷空間上的所有點；再次，如果要讓螞蟻找到最短的路徑，那么需要計算所有可能的路徑并且比較它們的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的編程，因為程序的錯誤也許會讓你前功盡棄。這是多么不可思議的程序！太復雜了，恐怕沒人能夠完成這樣繁瑣冗余的程序。然而，事實并沒有你想得那么復雜，上面這個程序每個螞蟻的核心程序編碼不過100多行！為什么這么簡單的程序會讓螞蟻干這樣復雜的事情？答案是：簡單規(guī)則的涌現(xiàn)。事實上，每只螞蟻并不是像我們想象的需要知道整個世界的信息，他們其實只關心很小范圍內的眼前信息，而且根據這些局部信息利用幾條簡單的規(guī)則進行決策，這樣，在蟻群這個集體里，復雜性的行為就會凸現(xiàn)出來。這就是人工生命、復雜性科學解釋的規(guī)律！那么，這些簡單規(guī)則是什么呢？下面詳細說明：1、范圍：螞蟻觀察到的范圍是一個方格世界，螞蟻有一個參數(shù)為速度半徑（一般是3），那么它能觀察到的范圍就是3*3個方格世界，并且能移動的距離也在這個范圍之內。2、環(huán)境：螞蟻所在的環(huán)境是一個虛擬的世界，其中有障礙物，有別的螞蟻，還有信息素，信息素有兩種，一種是找到食物的螞蟻灑下的食物信息素，一種是找到窩的螞蟻灑下的窩的信息素。每個螞蟻都僅僅能感知它范圍內的環(huán)境信息。環(huán)境以一定的速率讓信息素消失。3、覓食規(guī)則：在每只螞蟻能感知的范圍內尋找是否有食物，如果有就直接過去。否則看是否有信息素，并且比較在能感知的范圍內哪一點的信息素最多，這樣，它就朝信息素多的地方走，并且每只螞蟻多會以小概率犯錯誤，從而并不是往信息素最多的點移動。螞蟻找窩的規(guī)則和上面一樣，只不過它對窩的信息素做出反應，而對食物信息素沒反應。4、移動規(guī)則：每只螞蟻都朝向信息素最多的方向移，并且，當周圍沒有信息素指引的時候，螞蟻會按照自己原來運動的方向慣性的運動下去，并且，在運動的方向有一個隨機的小的擾動。為了防止螞蟻原地轉圈，它會記住最近剛走過了哪些點，如果發(fā)現(xiàn)要走的下一點已經在最近走過了，它就會盡量避開。5、避障規(guī)則：如果螞蟻要移動的方向有障礙物擋住，它會隨機的選擇另一個方向，并且有信息素指引的話，它會按照覓食的規(guī)則行為。7、播撒信息素規(guī)則：每只螞蟻在剛找到食物或者窩的時候撒發(fā)的信息素最多，并隨著它走遠的距離，播撒的信息素越來越少。根據這幾條規(guī)則，螞蟻之間并沒有直接的關系，但是每只螞蟻都和環(huán)境發(fā)生交互，而通過信息素這個紐帶，實際上把各個螞蟻之間關聯(lián)起來了。比如，當一只螞蟻找到了食物，它并沒有直接告訴其它螞蟻這兒有食物，而是向環(huán)境播撒信息素，當其它的螞蟻經過它附近的時候，就會感覺到信息素的存在，進而根據信息素的指引找到了食物。問題：說了這么多，螞蟻究竟是怎么找到食物的呢？在沒有螞蟻找到食物的時候，環(huán)境沒有有用的信息素，那么螞蟻為什么會相對有效的找到食物呢？這要歸功于螞蟻的移動規(guī)則，尤其是在沒有信息素時候的移動規(guī)則。首先，它要能盡量保持某種慣性，這樣使得螞蟻盡量向前方移動（開始，這個前方是隨機固定的一個方向），而不是原地無謂的打轉或者震動；其次，螞蟻要有一定的隨機性，雖然有了固定的方向，但它也不能像粒子一樣直線運動下去，而是有一個隨機的干擾。這樣就使得螞蟻運動起來具有了一定的目的性，盡量保持原來的方向，但又有新的試探，尤其當碰到障礙物的時候它會立即改變方向，這可以看成一種選擇的過程，也就是環(huán)境的障礙物讓螞蟻的某個方向正確，而其他方向則不對。這就解釋了為什么單個螞蟻在復雜的諸如迷宮的地圖中仍然能找到隱蔽得很好的食物。當然，在有一只螞蟻找到了食物的時候，其他螞蟻會沿著信息素很快找到食物的。螞蟻如何找到最短路徑的？這一是要歸功于信息素，另外要歸功于環(huán)境，具體說是計算機時鐘。信息素多的地方顯然經過這里的螞蟻會多，因而會有更多的螞蟻聚集過來。假設有兩條路從窩通向食物，開始的時候，走這兩條路的螞蟻數(shù)量同樣多（或者較長的路上螞蟻多，這也無關緊要）。當螞蟻沿著一條路到達終點以后會馬上返回來，這樣，短的路螞蟻來回一次的時間就短，這也意味著重復的頻率就快，因而在單位時間里走過的螞蟻數(shù)目就多，灑下的信息素自然也會多，自然會有更多的螞蟻被吸引過來，從而灑下更多的信息素……；而長的路正相反，因此，越來越多地螞蟻聚集到較短的路徑上來，最短的路徑就近似找到了。也許有人會問局部最短路徑和全局最短路的問題，實際上螞蟻逐漸接近全局最短路的，為什么呢？這源于螞蟻會犯錯誤，也就是它會按照一定的概率不往信息素高的地方走而另辟蹊徑，這可以理解為一種創(chuàng)新，這種創(chuàng)新如果能縮短路途，那么根據剛才敘述的原理，更多的螞蟻會被吸引過來。引申跟著螞蟻的蹤跡，你找到了什么？通過上面的原理敘述和實際操作，我們不難發(fā)現(xiàn)螞蟻之所以具有智能行為，完全歸功于它的簡單行為規(guī)則，而這些規(guī)則綜合起來具有下面兩個方面的特點：1、多樣性2、正反饋多樣性保證了螞蟻在覓食的時候不置走進死胡同而無限循環(huán)，正反饋機制則保證了相對優(yōu)良的信息能夠被保存下來。我們可以把多樣性看成是一種創(chuàng)造能力，而正反饋是一種學習強化能力。正反饋的力量也可以比喻成權威的意見，而多樣性是打破權威體現(xiàn)的創(chuàng)造性，正是這兩點小心翼翼的巧妙結合才使得智能行為涌現(xiàn)出來了。引申來講，大自然的進化，社會的進步、人類的創(chuàng)新實際上都離不開這兩樣東西，多樣性保證了系統(tǒng)的創(chuàng)新能力，正反饋保證了優(yōu)良特性能夠得到強化，兩者要恰到好處的結合。如果多樣性過剩，也就是系統(tǒng)過于活躍，這相當于螞蟻會過多的隨機運動，它就會陷入混沌狀態(tài)；而相反，多樣性不夠，正反饋機制過強，那么系統(tǒng)就好比一潭死水。這在蟻群中來講就表現(xiàn)為，螞蟻的行為過于僵硬，當環(huán)境變化了，螞蟻群仍然不能適當?shù)恼{整。既然復雜性、智能行為是根據底層規(guī)則涌現(xiàn)的，既然底層規(guī)則具有多樣性和正反饋特點，那么也許你會問這些規(guī)則是哪里來的？多樣性和正反饋又是哪里來的？我本人的意見：規(guī)則來源于大自然的進化。而大自然的進化根據剛才講的也體現(xiàn)為多樣性和正反饋的巧妙結合。而這樣的巧妙結合又是為什么呢？為什么在你眼前呈現(xiàn)的世界是如此栩栩如生呢？答案在于環(huán)境造就了這一切，之所以你看到栩栩如生的世界，是因為那些不能夠適應環(huán)境的多樣性與正反饋的結合都已經死掉了，被環(huán)境淘汰了！參數(shù)說明：最大信息素：螞蟻在一開始擁有的信息素總量，越大表示程序在較長一段時間能夠存在信息素。信息素消減的速度：隨著時間的流逝，已經存在于世界上的信息素會消減，這個數(shù)值越大，那么消減的越快。錯誤概率表示這個螞蟻不往信息素最大的區(qū)域走的概率，越大則表示這個螞蟻越有創(chuàng)新性。速度半徑表示螞蟻一次能走的最大長度，也表示這個螞蟻的感知范圍。記憶能力表示螞蟻能記住多少個剛剛走過點的坐標，這個值避免了螞蟻在本地打轉，停滯不前。而這個值越大那么整個系統(tǒng)運行速度就慢，越小則螞蟻越容易原地轉圈。

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蟻群算法，遺傳算法粒子群算法蟻群算法各自優(yōu)缺點和如何混合請詳細點

本文目錄一覽

1，遺傳算法粒子群算法蟻群算法各自優(yōu)缺點和如何混合請詳細點

2，蟻群算法及其應用的內容簡介

3，蟻群算法及其應用的介紹

4，蟻群算法退火算法這些東西究竟屬于什么這些東西要從哪里才能系

5，什么是蟻群算法神經網絡算法遺傳算法

6，什么是蟻群算法

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