群演算法蟻

Ⅰ TSP解決之道——蟻群演算法

蟻群演算法java實現以及TSP問題蟻群演算法求解

蟻群演算法原理與應用講解

蟻群演算法原理與應用1 -自然計算與群體智能

1、蟻群演算法(Ant Clony Optimization,ACO)是一種群智能演算法，它是由一群無智能或有輕微智能的個體（Agent）通過相互協作而表現出智能行為，從而為求解復雜問題提供了一個新的可能性。

2、是一種仿生學的演算法，是由自然界中螞蟻覓食的行為而啟發。（artificial ants；雙橋實驗）

3、運作機理：當一定路徑上通過的螞蟻越來越多時，其留下的信息素軌跡也越來越多，後來螞蟻選擇該路徑的概率也越高，從而更增加了該路徑的信息素強度，而強度大的信息素會吸引更多的螞蟻，從而形成一種正反饋機制。

4、蟻群演算法歐化過程中的兩個重要原則：

     a、螞蟻在眾多路徑中轉移路線的選擇規則。

     b、全局化信息素更新規則。信息素更新的實質就是人工螞蟻根據真實螞蟻在訪問過的邊上留下的信息素和蒸發的信息素來模擬真實信息素數量的變化，從而使得越好的解得到越多的增強。這就形成了一種自催化強化學習(Autocatalytic Reinforcement Learning)的正反饋機制。

1、描述：螞蟻數量m；城市之間的信息素矩陣pheromone；每次迭代的m個螞蟻的最短路徑    BestLength；最佳路徑BestTour。                                                                                                                                     每隻螞蟻都有 ：禁忌表(Tabu)存儲已訪問過的城市，允許訪問的城市表(Allowed)存儲還可以訪問的城市，矩陣（ Delta ）來存儲它在一個循環（或者迭代）中給所經過的路徑釋放的信息素。

2、 狀態轉移概率 ：在搜索過程中，螞蟻根據各條路徑上的信息量及路徑的啟發信息來計算狀態轉移概率。在t時刻螞蟻k由元素（城市）i轉移到元素（城市）j的狀態轉移概率：

τij (t) ：時刻路徑(i, j)上的信息量。ηij=1/dij ：啟發函數。

α為信息啟發式因子 ，表示軌跡的相對重要性，反映了螞蟻在運動過程中積累的信息在螞蟻運動時所起的作用，其值越大，則該螞蟻越傾向於選擇其它螞蟻經過的路徑，螞蟻之間的協作性越強；

β為期望啟發式因子 ，表示能見度的相對重要性，反映螞蟻在運動過程中啟發信息在螞蟻選擇路徑中的受重視程度，其值越大，則該狀態狀態轉移概率越接近於貪心規則；

3、 息素更新規則 ：

ρ表示信息素揮發系數；Δτij(t)表示本次循環中路徑(i, j)上的信息素增量，初始時刻Δτij(t) =0。

4、三種信息增量計算方法：

區別：第一種利用了全局信息，在走一圈後更新。二、三中都利用的是局部信息。通常使用第一種。

5、TSP中流程圖

Ⅱ 啟發式搜索演算法演算法舉例

啟發式搜索演算法是一種廣泛應用於不同領域的優化策略，其中包括了諸如蟻群演算法、遺傳演算法和模擬退火演算法等。

蟻群演算法，源自大自然中的螞蟻覓食行為，它是一種基於隨機搜索的高效尋優方法。在組合優化、人工智慧以及通訊等多個專業領域中，它展示了強大的應用能力。其顯著的正反饋機制和群體協作特性，使得它在分布式系統中表現出色，展現出顯著的並行處理潛力。

根據數值模擬結果，與遺傳演算法和模擬退火演算法等傳統方法相比，蟻群演算法在適應性和解決問題的效率上往往更勝一籌。這表明，蟻群演算法不僅具有獨特的生物學啟發，還在實際應用中顯示出了優越的性能和廣泛的可能性。