蚁群算法思想(蚁群算法理论)

精华蚂蚁系统的主要思想

这个故事告诉我们一个道理：我们要学会互相帮助。你帮助了别人，别人也会在我们有困难的时候帮助我们。就像这里的喜鹊和蚂蚁，喜鹊救了蚂蚁，蚂蚁也救了喜鹊

蚁群算法思想(蚁群算法理论)

这篇文章告诉孩子在生活、学习中发生在身边的每一件小事，只要注意观察每一件小事都能变成新的事物、新的乐趣，就像书中的小蚂蚁和“字”，这让他们看到了生活的另一种面貌，看到了一成不变的字组成的句子之外的无边无际的快乐。

表达了作者对蚂蚁钦佩的思想感情

蚁群算法的相关研究

跟着蚂蚁的踪迹，你找到了什么？通过上面的原理叙述和实际操作，我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为，完全归功于它的简单行为规则，而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点：

蚁群算法的中心思想以及原理

图中寻找优化路径的机率型算法

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，你要小心翼翼的编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。 然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！那么，这些简单规则是什么呢？

蚁群算法，退火算法这些东西究竟属于什么，这些东西要从哪里才能系统学习？

第1章绪论

1.1蚂蚁的基本习性

1.1.1蚂蚁的信息系统

1.1.2蚁群的遗传与进化

1.2蚁群觅食行为与觅食策略

1.2.1蚂蚁的觅食行为

1.2.2蚂蚁的觅食策略

1.3人工蚁群算法的基本思想

1.3.1人工蚁与真实蚂蚁的异同

1.3.2人工蚁群算法的实现过程

1.4蚁群优化算法的意义及应用

1.4.1蚁群优化算法的意义

l.4.2蚁群算法的应用

1.5蚁群算法的展望

第2章蚂蚁系统——蚁群算法的原型

2.1蚂蚁系统模型的建立

2.2蚁量系统和蚁密系统的模型

2.3蚁周系统模型

第3章改进的蚁群优化算法

3.1带精英策略的蚂蚁系统

3.2基于优化排序的蚂蚁系统

3.3蚁群系统

3.3.1蚁群系统状态转移规则

3.3.2蚁群系统全局更新规则

3.3.3蚁群系统局部更新规则

3.3.4候选策略

3.4一小蚂蚁系统

3.4.1信息素轨迹更新

3.4.2信息素轨迹的限制

3.4.3信息素轨迹的初始化

3.4.4信息素轨迹的平滑化

3.5一蚂蚁系统

3.5.1一蚂蚁系统的基本思想

3.5.2一蚂蚁系统的工作过程

第4章蚁群优化算法的仿真研究

4.1蚂蚁系统三类模型的仿真研究

4.1.1三类模型性能的比较

4.2.2基于统计的参数优化

4.2基于蚁群系统模型的仿真研究

4.2.1局部优化算法的有效性

4.2.2蚁群系统与其他启发算法的比较

4.3一小蚂蚁系统的仿真研究

4.3.1信息素轨迹初始化研究

4.3.2信息素轨迹量下限的作用

4.3.3蚁群算法的对比

4.4一蚂蚁系统的仿真研究

4.4.1参数ε的设置

4.4.2几种改进的蚁群算法比较

第5章蚁群算法与遗传、模拟退火算法的对比

5.1遗传算法

5.1.1遗传算法与自然选择

5.1.2遗传算法的基本步骤

5.1.3旅行商问题的遗传算法实现

5.2模拟退火算法

5.2.1物理退火过程和Metroplis准则

5.2.2模拟退火法的基本原理

5.3蚁群算法与遗传算法、模拟退火算法的比较

5.3.1三种算法的优化质量比较

5.3.2三种算法收敛速度比较

5.3.3三种算法的特点与比较分析

第6章蚁群算法与遗传、免疫算法的融合

6.1遗传算法与蚂蚁算法融合的GAAA算法

6.1.1遗传算法与蚂蚁算法融合的基本思想

……

第7章自适应蚁群算法

第8章并行蚁群算法

第9章蚁群算法的收敛性与蚁群行为模型

第10章蚁群算法在优化问题中的应用

附录

参考文献

蚁群算法

在蚂蚁种群中，蚂蚁间相互交流的方式是通过一种名为信息素的物质，它可以是蚂蚁行动时留下的物质，可以被其他蚂蚁所感知。

在寻找食物的过程中，如左图所示，三角形ABC是等边三角形，蚂蚁窝在A点，C点有食物，A点的两只蚂蚁选择了两条路线前往C点，一条为AB->BC，另一条A->C，当走远路的蚂蚁，到达C点时，延AC边上的蚂蚁已经走了一个来回，路径上信息素如右图所示。后到会感知到边AC上的信息素浓度更高一些，于是他也会选择AC来行走，因为相同时间内，信息素浓度更高的说明，路程更短。

蚁群算法便是基于这样的一个思想来解决如TSP等优化问题，一下介绍便是拿TSP问题来介绍蚁群算法

信息素用符号τ来表示，如下式，下标i，j表示从城市i到城市j这条道路上的信息素，上标0表示这是初次计算，也就是初始信息素，初始信息素都设置为1，或者一个较小的常数，表示每条道路上的信息素都相等，这样通过运算蚂蚁爬向各个城市的概率都相等

基于信息素，每只蚂蚁都有一个选择道路的公式，如下式

其中

当所有蚂蚁完成一次周游后，各个路径上的信息素进行一次更新

群智能算法的基本思想

群智能算法的基本思想

基本思想

群算法的核心含义就是模拟各种动物或者事物群体的一种寻优过程，群优化算法通过设计一种无质量的粒子来模拟各种动物群中的个体，个体仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个单体在搜索空间中单独的搜寻解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个群里的其他个体共享，找到的那个单体极值作为整个群的当前全局解，群中的所有单体根据自己找到的当前个体极值和整个群共享的当前全局解来调整自己的速度和位置，该类方法一般用于优化问题。

很多研究生的在写论文的时候都会用到各种优化算法，例如粒子群算法、蚁群算法、遗传算法等。但由于这些算法都太老，所以往往导致论文的创新度不够，达不到期刊的发表要求，于是就衍生出了大量的新改进算法以提高创新度。算法改进就是一种创新，只要你改的是合理且有效的。可以引用这些的改进算法来研究自己的题目。

群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。 群智能理论研究领域主要有两种算法：蚁群算法和粒子群算法。