aco算法

A. 遗传算法，蚁群算法和粒子群算法都是什么算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
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算法。
粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。

B. 优化算法是什么

智能优化算法是一种启发式优化算法，包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法，理论要求弱，技术性强。一般，我们会把智能算法与最优化算法进行比较，相比之下，智能算法速度快，应用性强。

群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。

各个群体智能算法之间最大不同在于算法更新规则上，有基于模拟群居生物运动长更新的（如PSO，AFSA与SFLA），也有根据某种算法机理设置更新规则（如ACO）。

(2)aco算法扩展阅读：

优化算法有很多，关键是针对不同的优化问题，例如可行解变量的取值（连续还是离散）、目标函数和约束条件的复杂程度（线性还是非线性）等，应用不同的算法。 对于连续和线性等较简单的问题，可以选择一些经典算法，例如梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等；而对于更复杂的问题，则可考虑用一些智能优化算法。

C. 蚁群算法的概念,最好能举例说明一些蚁群算法适用于哪些问题!

概念：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算法.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为.蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值
其原理：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.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
应用范围：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
引申：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：1、多样性 2、正反馈 多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不置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.我们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了.引申来讲,大自然的进化,社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西,多样性保证了系统的创新能力,正反馈保证了优良特性能够得到强化,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,这相当于蚂蚁会过多的随机运动,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.既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的,既然底层规则具有多样性和正反馈特点,那么也许你会问这些规则是哪里来的?多样性和正反馈又是哪里来的?我本人的意见：规则来源于大自然的进化.而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合.而这样的巧妙结合又是为什么呢?为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢?答案在于环境造就了这一切,之所以你看到栩栩如生的世界,是因为那些不能够适应环境的多样性与正反馈的结合都已经死掉了,被环境淘汰了!蚁群算法的实现 下面的程序开始运行之后,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.

D. 蚁群算法及其应用实例

       蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得到的一种仿生算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。
       蚂蚁在运动过程中，可以在行走的路径上留下信息素，后来的蚂蚁可以感知到信息素的存在，信息素浓度越高的路径越容易被后来的蚂蚁选择，从而形成一种正反馈现象。
       它能够求出从原点出发，经过若干个给定的需求点，最终返回原点的最短路径。这也就是着名的旅行商问题(Traveling Saleman Problem，TSP)。

       若蚂蚁从A点出发到D点觅食，它可以随机从ABD或ACD中选择一条路。假设初始时为每条路分配一只蚂蚁，每个时间单位行走一步，则经过8个时间单位后，情形如下图所示：ABD路线的蚂蚁到达D点，ACD路线的蚂蚁到达C点。

       那么，再过8个时间单位，很容易可以得到下列情形：ABD路线的蚂蚁回到A点，ACD路线的蚂蚁到达D点。

α 代表信息素量对是否选择当前路径的影响程度，反映了蚁群在路径搜索中随机性因素作用的强度。
α 越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，搜索的随机性就会减弱。
α 过小，会导致蚁群搜索过早陷入局部最优，取值范围通常为[1,4]。

β 反映了启发式信息在指导蚁群搜索中的相对重要程度，蚁群寻优过程中先验性、确定性因素作用的强度。
β 过大，虽然收敛速度加快，但是易陷入局部最优。
β 过小，蚁群易陷入纯粹的随机搜索，很难找到最优解。通常取[0,5]。

ρ 反映了信息素的蒸发程度，相反，1-ρ 表示信息素的保留水平
ρ 过大，信息素会发过快，容易导致最优路径被排除。
ρ 过小，各路径上信息素含量差别过小，以前搜索过的路径被在此选择的可能性过大，会影响算法的随机性和全局搜索能力。通常取[0.2,0.5]。

m过大，每条路径上信息素趋于平均，正反馈作用减弱，从而导致收敛速度减慢。
m过小，可能导致一些从未搜索过的路径信息素浓度减小为0，导致过早收敛，解的全局最优性降低

总信息量Q对算法性能的影响有赖于αβρ的选取，以及算法模型的选择。
Q对ant-cycle模型蚁群算法的性能没有明显影响，不必特别考虑，可任意选取。

E. 概率搜索算法有哪些，除了遗传算法和蚁群

遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是由Holland J．H．于20世纪70年代提出的一种优化方法，其最优解的搜索过程模拟达尔文的进化论和“适者生存”的思想。

蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。

两种算法从概念上都属于随机优化算法，遗传算法是进化算法，主要通过选择、变异和交叉算子，其中每个基因是由二进制串组成；蚁群算法是基于图论的算法，通过信息素选择交换信息。

F. 中兴捧月算法大赛的比赛内容主要有哪一些赛题难么

去年的赛题分为四个门派，分别是：香农派、迪杰斯特拉派、傅里叶派、阿尔法勒克斯特派。四个门派代表四个不同的算法方向，包括有线、无线、SDN和人工智能大数据。选自己熟悉的方向参赛，赛题难不难看个人，无论如何一定要好好准备。

G. TSP解决之道——蚁群算法

蚁群算法java实现以及TSP问题蚁群算法求解

蚁群算法原理与应用讲解

蚁群算法原理与应用1 -自然计算与群体智能

1、蚁群算法(Ant Clony Optimization,ACO)是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体（Agent）通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。

2、是一种仿生学的算法，是由自然界中蚂蚁觅食的行为而启发。（artificial ants；双桥实验）

3、运作机理：当一定路径上通过的蚂蚁越来越多时，其留下的信息素轨迹也越来越多，后来蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而更增加了该路径的信息素强度，而强度大的信息素会吸引更多的蚂蚁，从而形成一种正反馈机制。

4、蚁群算法欧化过程中的两个重要原则：

     a、蚂蚁在众多路径中转移路线的选择规则。

     b、全局化信息素更新规则。信息素更新的实质就是人工蚂蚁根据真实蚂蚁在访问过的边上留下的信息素和蒸发的信息素来模拟真实信息素数量的变化，从而使得越好的解得到越多的增强。这就形成了一种自催化强化学习(Autocatalytic Reinforcement Learning)的正反馈机制。

1、描述：蚂蚁数量m；城市之间的信息素矩阵pheromone；每次迭代的m个蚂蚁的最短路径    BestLength；最佳路径BestTour。                                                                                                                                     每只蚂蚁都有 ：禁忌表(Tabu)存储已访问过的城市，允许访问的城市表(Allowed)存储还可以访问的城市，矩阵（ Delta ）来存储它在一个循环（或者迭代）中给所经过的路径释放的信息素。

2、 状态转移概率 ：在搜索过程中，蚂蚁根据各条路径上的信息量及路径的启发信息来计算状态转移概率。在t时刻蚂蚁k由元素（城市）i转移到元素（城市）j的状态转移概率：

τij (t) ：时刻路径(i, j)上的信息量。ηij=1/dij ：启发函数。

α为信息启发式因子 ，表示轨迹的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中积累的信息在蚂蚁运动时所起的作用，其值越大，则该蚂蚁越倾向于选择其它蚂蚁经过的路径，蚂蚁之间的协作性越强；

β为期望启发式因子 ，表示能见度的相对重要性，反映蚂蚁在运动过程中启发信息在蚂蚁选择路径中的受重视程度，其值越大，则该状态状态转移概率越接近于贪心规则；

3、 息素更新规则 ：

ρ表示信息素挥发系数；Δτij(t)表示本次循环中路径(i, j)上的信息素增量，初始时刻Δτij(t) =0。

4、三种信息增量计算方法：

区别：第一种利用了全局信息，在走一圈后更新。二、三中都利用的是局部信息。通常使用第一种。

5、TSP中流程图