要去工作了,关于算法的啥都不知道,所以现在开始补知识吧。
百度百科:蚂蚁算法,copy过来的~~~
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。
说明: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,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。 。。。
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。
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,还有信息素,信息素有两种,一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素,一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。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信息素消失。
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。否则看是否有信息素,并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多,这样,它就朝信息素多的地方走,并且每只蚂蚁多会以小概率犯错误,从而并不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找窝的规则和上面一样,只不过它对窝的信息素做出反应,而对食物信息素没反应。
移动规则:每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移,并且,当周围没有信息素指引的时候,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。
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,并且有信息素指引的话,它会按照觅食的规则行为。
播撒信息素规则:每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多,并随着它走远的距离,播撒的信息素越来越少。
蚂蚁如何找到最短路径:
这一是要归功于信息素,另外要归功于环境,具体说是计算机时钟。信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多,因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条路从窝通向食物,开始的时候,走这两条路的蚂蚁数量同样多(或者较长的路上蚂蚁多,这也无关紧要)。当蚂蚁沿着一条路到达终点以后会马上返回来,这样,短的路蚂蚁来回一次的时间就短,这也意味着重复的频率就快,因而在单位时间里走过的蚂蚁数目就多,洒下的信息素自然也会多,自然会有更多的蚂蚁被吸引过来,从而洒下更多的信息素……;而长的路正相反,因此,越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来,最短的路径就近似找到了。
蚂蚁行动的简单行为规则:多样性、正反馈
多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不至于走进死胡同而无限循环。正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来。可以把多样性看成是一种创造能力,而正反馈是一种学习强化能力。正反馈的力量也可以比喻成权威的意见,而多样性是打破权威体现的创造性,正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来。多样性保证了系统的创新能力,正反馈保证了优良性能能够得到强化,两者要恰到好处的结合如果多样性过剩,也就是系统过于活跃,这相当于会过多的随机运动,它就会陷入混沌状态;而相反,多样性不够,正反馈机制过强,那么系统就好比一潭死水。这在蚁群中来讲就表现为,蚂蚁的行为过于僵硬,当环境变化了,蚂蚁群仍然不能适当的调整。
蚂蚁算法中的一些参数:
最大信息素:蚂蚁在一开始拥有的信息素总量,越大表示程序在较长一段时间内能够存在信息素。
信息素消减速度:随着时间的流逝,已经存在于世界上的信息素会消减,这个数值越大,那么消减的越快。
错误概率:表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率,越大则表示这个蚂蚁越有创新性。
速度半径:表示蚂蚁一次能走的最大长度,也表示这个蚂蚁的感知范围。
记忆能力:表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的坐标,这个值避免了蚂蚁在本地打转,停滞不前。而这个值越大那么整个系统运行速度越慢,越小则蚂蚁越容易原地打转。
还要了解的算法有:人工智能算法、神经网络算法、遗传算法、n皇后算法。