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。
为什么小小的蚂蚁能够找到食物?他们具有智能么?设想,如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先,你要让蚂蚁能够避开障碍物,就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物,其次,要让蚂蚁找到食物,就需要让他们遍历空间上的所有点;再次,如果要让蚂蚁找到最短的路径,那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小,而且更重要的是, [阅读全文] [PDF]
蚁群算法的由来:
蚂蚁是地球上最常见、数量最多的昆虫种类之一,常常成群结队地出现在人类的日常生活环境中。这些昆虫的群体生物智能特征,引起了一些学者的注意。意大利学者M.Dorigo,V.Maniezzo等人在观察蚂蚁的觅食习性时发现,蚂蚁总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。经研究发现,蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其来往路径上的叫做信息素(Pheromone)的挥发性化学物质来进行通信和协调的。化学通信是蚂蚁采取的基本信息交流方式之一,在蚂蚁的生活习性中起着重要的作用。通过对蚂蚁觅食行为的研究,他们发现,整个蚁群就是通过这种信息素进行相互协作,形成正反馈,从而使多个路径上 [阅读全文] [PDF]
算法解释:
程序开始运行,蚂蚁们开始从窝里出动了,寻找食物;他们会顺着屏幕爬满整个画面,直到找到食物再返回窝。
其中,‘F’点表示食物,‘H’表示窝,白色块表示障碍物,‘+’就是蚂蚁了。
预期的结果: 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后,它会向环境释放一种信息素,吸引其他的蚂蚁过来,这样越来越多的蚂蚁会找到食物!有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路,他们会另辟蹊径,如果令开辟的道路比原来的其他道路更短,那么,渐渐,更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后,经过一段时间运行,可能会出现一条最短的 [阅读全文] [PDF]
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