第7章new 群集智能算法
群智能算法
收缩因子法
1999年，Clerc引入收缩因子以保证算法的收敛性。 速度更新公式为
vid K[vid 1r1( pbestid xid ) 2r2 (gbestd xid )]
其中，收缩因子K为受φ1 φ2 限制的w。φ1 φ2是需要预先设定的模型 参数
K
2
2
2 4
,
1 2 , 4
由肯尼迪（J. Kennedy ）和艾伯哈特（R. Eberhart） 于1995年提出．
群体迭代，粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索.
粒子群算法:
简单易行 收敛速度快 设置参数少
已成为现代优化方法领域研究的热点．
粒子群算法的基本思想
粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究． 模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群
1.蚁群
蚂蚁的觅食过程
1.随机移动 2.遇到食物分泌信息素 3.在搬运食物回家的路上留下信息素 4.其他蚂蚁发现留有信息素的路径结束漫游，沿该
每一个粒子必须赋予记忆功能，能记住所搜寻到 的最佳位置。
每一个粒子还有一个速度以决定飞行的距离和方 向。这个速度根据它本身的飞行经验以及同伴的 飞行经验进行动态调整。
粒子群优化算法求最优解
D维空间中，有N个粒子； 粒子i位置：xi=(xi1,xi2,…xiD)，将xi代入适应函数f(xi)求适应值； 粒子i速度：vi=(vi1,vi2,…viD) 粒子i个体经历过的最好位置：pbesti=(pi1,pi2,…piD) 种群所经历过的最好位置：gbest=(g1,g2,…gD)
粒子群算法的构成要素 -权重因子 权重因子：惯性因子 、学习因子
vikd =wvikd-1
c1r1( pbestid
群智能优化算法综述
现代智能优化算法课程群智能优化算法综述学生姓名：学号：班级：2014年6月22日摘要工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍，在求解过程中，人们创造与发现了许多优秀实用的算法。
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，智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。
群智能优化是智能优化的一个重要分支，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。
群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为，利用群体中个体之间的信息交互和合作实现寻优。
本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。
关键词：群智能；最优化；算法目录摘要 (1)1 概述 (3)2 定义及原理 (3)2.1 定义 (3)2.2 群集智能算法原理 (4)3 主要群智能算法 (4)3.1 蚁群算法 (4)3.2 粒子群算法 (5)3.3 其他算法 (6)4 应用研究 (7)5 发展前景 (7)6 总结 (8)参考文献 (9)1 概述优化是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。
很多实际优化问题往往存 在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。
因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。
随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。
这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够“突现”出非常复杂的行为特征。
基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。
目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 和粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。
群集智能技术简介
群集智能技术简介群智能计算，又称群体智能计算或群集智能计算，是指一类受昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群体行为启发而设计出来的具有分布式智能行为特征的一些智能算法。
群智能中的“群”指的是一组相互之间可以进行直接或间接通信的群体；“群智能”指的是无智能的群体通过合作表现出智能行为的特性。
智能计算作为一种新兴的计算技术，受到越来越多研究者的关注，并和人工生命、进化策略以及遗传算法等有着极为特殊的联系，已经得到广泛的应用。
群智能计算在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。
对一般群智能计算，通常要求满足以下五条基本原则：邻近原则：群内的个体具有对简单的空间或时间进行计算和评估的能力；品质原则：群内的个体具有对环境以及群内其他个体的品质作出响应的能力；多样性原则：群内的不同个体能够对环境中某些变化做出不同的多样反应；稳定性原则：群内个体的行为模式不会在每次环境发生变化时都发生改变；适应性原则：群内个体能够在所需代价不高的情况下，适当改变自身的行为模式。
群智能计算现含蚁群算法、蜂群算法、鸡群算法、猫群算法、鱼群算法、象群算法、狼群算法、果蝇算法、飞蛾扑火算法、萤火虫算法、细菌觅食算法、混合蛙跳算法、粒子群算法等诸多智能算法。
下面对它们中间常用的一些重要算法进行一些简单介绍。
蚁群算法，受蚂蚁觅食过程及其通信机制的启发，对蚂蚁群落的食物采集过程进行模拟，可用来解决计算机算法中的经典“货郎担问题”，即求出需要对所有n个城市进行访问且只访问一次的最短路径及其距离。
在解决货郎担问题时，蚁群算法设计的虚拟“蚂蚁”将摸索不同路线，并留下会随时间逐渐消失的虚拟“信息素”。
虚拟的“信息素”会因挥发而减少；每只蚂蚁每次随机选择要走的路径，它们倾向于选择路径比较短的、信息素比较浓的路径。
根据“信息素较浓的路线更近”的原则，即可选择出最佳路线。
由于这个算法利用了正反馈机制，使得较短的路径能够有较大的机会得到选择，并且由于采用了概率算法，所以它能够不局限于局部最优解。
群体智能优化算法-群体智能和进化计算
第一章群体智能和进化计算优化问题存在于科学、工程和工业的各个领域。
在许多情况下，此类优化问题，特别是在当前场景中，涉及各种决策变量、复杂的结构化目标和约束。
通常，经典或传统的优化技术在以其原始形式求解此类现实优化问题时都会遇到困难。
由于经典优化算法在求解大规模、高度非线性、通常不可微的问题时存在不足，因此需要开发高效、鲁棒的计算算法，无论问题大小，都可以对其进行求解。
从自然中获得灵感，开发计算效率高的算法是处理现实世界优化问题的一种方法。
从广义上讲，我们可以将这些算法应用于计算科学领域，尤其是计算智能领域。
计算智能(CI)是一组受自然启发的计算方法和途径，用于解决复杂的现实世界问题。
CI主要包括模糊系统（Fuzzy Systems，FS）、神经网络（Neural Networks，NN）、群体智能（Swarm Intelligence，SI）和进化计算（Evolutionary Computation，EC）。
计算智能技术具有强大、高效、灵活、可靠等诸多优点，其中群体智能和进化计算是计算智能的两个非常有用的组成部分，主要用于解决优化问题。
本部分内容主要关注各种群体和进化优化算法。
1.1群体智能单词“Swarm”指的是一群无序移动的个体或对象，如昆虫，鸟，鱼。
更正式地讲，群体可以看作是相互作用的同类代理或个体的集合。
通过建模和模拟这些个体的觅食行为，研究人员已经开发了许多有用的算法。
“群体智能”一词是由Beni和Wang[1]在研究移动机器人系统时提出的。
他们开发了一套控制机器人群的算法，然而，早期的研究或多或少地都利用了鸟类的群居行为。
例如，1987年Reynolds[2]开发了一套程序，使用个体行为来模拟鸟类或其他动物的觅食行为。
群体智能是一门研究自然和人工系统的学科，由许多个体组成，这些个体基于社会实体间分散的、集体的和自组织的的合作行为进行协调，如鸟群、鱼群、蚁群、动物放牧、细菌生长和微生物智能。
人工智能基础智慧树知到答案章节测试2023年武汉学院
第一章测试1. 一般公认人工智能的鼻祖是谁?()A:图灵B:麦肯锡C:牛顿D:爱因斯坦答案：A2. 人工智能这一学科正式产生是()。
A:1956 年B:1945 年C:1980 年D:1957 年答案：A3. 智力包括 ( ) 。
A:控制情绪的能力B:超强的记忆能力C:集中精力的能力D:学习的能力答案：ACD第二章测试1. 用搜索求解问题的方法，就是数学中的建模方法。
()A:对B:错答案：B2. 用搜索求解问题一定可以找到最优解。
()A:错B:对答案：A3. 启发式信息按其形式可分为()和()。
答案：4. 通过搜索实现问题求解的基本步骤是定义()、( ) 和( ) 。
,答案：5. 搜索图分为()和()两种。
.答案：6. 状态表示可以是()。
A:树结构B:图片C:矩阵D:列表答案：ACD第三章测试1. 与或图中包含的关系有()。
A:And/OrB:OrC:否定D:And答案：ABD2. 如果问题有解，即SO→Sg存在一条路径，A*算法一定能找到最优解()A:错B:对答案：B3. 根据图对应的实际问题背景，图又可分为()和()。
答案：4. 在通用图搜索算法的第6步，为什么产生n 的一切后继节点构成的集合M中，其中不包括n 的先辈点?答案：5. 在通用图搜索算法的第7.2步，若PEG, 为什么要确定是否更改Tree中P到n 的指针。
答案：6. 什么是A 算法答案：第四章测试1. 下棋是非零和博弈。
()A:对B:错答案：B2. 极小极大搜索算法在扩展搜索树时，是以深度优先的方式。
()A:对B:错答案：B3. 极小极大搜索算法是以自顶向下的方式扩展搜索树，以自底向上的方式倒推评价值()A:错B:对答案：B4. αβ剪枝法的搜索过程中，α值永不上升，β值永不下降()A:错B:对答案：A5. 下棋的评价函数的要求是有利于程序方的势态， f(P)取()值，有利于对方的势态， f(P)取 ( ) 值。
,答案：6. 博弈算法MinMax 的基本思想，当轮到Min 走步的结点时， Max 应考虑f(p)取极()值；当轮到Max 走步的结点时， Max 应考虑f(p)取极 ( ) 值。
常见的群体智能算法
引言：随着技术的发展，群体智能算法正在成为解决复杂问题的有效方法之一。
群体智能算法是一类借鉴自然界群体行为的启发式优化算法，通过多个个体的相互协作与竞争，来求解复杂问题。
本文将介绍常见的群体智能算法，并对其原理、应用、优缺点进行详细阐述，以期帮助读者更好地理解和应用这些算法。
概述：群体智能算法的主要特点是通过模拟群体中个体的行为进行求解。
这种算法中个体之间通过信息交流、竞争和合作等方式实现问题的优化。
常见的群体智能算法包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法、人工鱼群算法和蜂群算法等。
下面将对这些算法的原理、应用以及优缺点进行详细介绍。
正文：一、遗传算法1.原理：遗传算法是一种通过模拟自然界的生物进化过程来优化问题的方法。
它通过染色体编码个体，利用交叉、变异等操作新的个体，并通过适应度函数评估个体的适应度。
然后，根据适应度选择优秀个体进行下一代的繁衍。
2.应用：遗传算法广泛应用于优化问题的求解，如函数优化、机器学习、图像处理等领域。
3.优缺点：优点：全局搜索能力强，易于并行化实现。
缺点：对问题的描述要求高，需要预先设定好适应度函数和编码方式。
二、粒子群优化算法1.原理：粒子群优化算法模拟鸟群或鱼群中的群体协作行为。
每个粒子代表一个潜在解，通过追随当前最优个体和个体之间的信息交流，来寻找最优解。
2.应用：粒子群优化算法广泛应用于连续优化问题的求解，例如参数优化、神经网络训练等。
3.优缺点：优点：收敛速度快，易于实现。
缺点：容易陷入局部最优。
三、蚁群算法1.原理：蚁群算法模拟蚂蚁在寻找食物时的行为。
蚂蚁通过信息素的释放和感知，选择路径并与其他蚂蚁相互交流，最终找到最短路径。
2.应用：蚁群算法广泛应用于路径规划、调度问题等领域。
3.优缺点：优点：适用于离散问题，具有较好的全局搜索能力。
缺点：参数设置较为复杂，易于陷入局部最优。
四、人工鱼群算法1.原理：人工鱼群算法模拟鱼群觅食的行为。
每个鱼代表一个潜在解，通过觅食、追随和扩散等行为寻找最优解。
基于群集智能的组合优化算法研究
基于群集智能的组合优化算法研究群集智能（Swarm Intelligence）是一种生物学中的启发式算法，其灵感来自昆虫群体等自组织现象。
群集智能算法是一种集合了多个个体间的协作和竞争机制的优化算法，是一种具有较强适应性和鲁棒性的算法，而组合优化问题因其NP难度，一直以来是计算智能领域研究的热点问题。
在此基础上，基于群集智能的组合优化算法应运而生。
组合优化问题是指在多个可能解决方案中，选出最优解决方案的问题。
常见的组合优化问题包括旅行商问题、背包问题、集合覆盖问题等。
这些问题均考虑了相互依赖的多个因素，因此它们不是简单的数学计算问题，而是需要深入思考和分析的复杂问题。
但是，群集智能的算法思想可以对组合优化问题这类复杂问题起到良好的解决作用。
基于群集智能的组合优化算法通常包括以下几个步骤：第一步，构建群体模型。
群体模型包括了多个个体的初始状态，例如解的初始化，或者随机的参数。
这些初始状态代表了可能的解决方案集合。
第二步，定义适应度函数。
适应度函数是对于每个个体的解的评价标准。
组合优化问题中的适应度函数通常是目标函数或者代价函数。
它可以测量当前个体解决方案的优良程度。
第三步，定义个体行为模型。
个体行为模型分为两种：传统的随机行为模型以及启发式的行为模型。
随机行为模型代表了个体在所有可能的解决方案中随机移动的行为方式。
启发式行为模型代表了个体在当前状态周围进行搜索的行为方式，例如蚁群算法中的信息素模型。
第四步，定义个体间的协作机制。
在群集智能算法中，个体间的协作机制通常是一种信息沟通的方式。
例如，在蚁群算法中，蚂蚁通过释放信息素进行沟通。
第五步，定义个体间的竞争机制。
个体间的竞争机制通常通过一个解决方案的占用来进行。
例如，在蚁群算法中，蚂蚁互相竞争一个蚂蚁的路径是否更优。
通过以上的步骤，基于群集智能的组合优化算法可以得到最优解。
这类算法非常适合用于解决复杂、包含多种因素的问题。
在具体应用方面，基于群集智能的组合优化算法可以广泛应用于各种领域。
第7章群智能算法及其应用
第7章群智能算法及其应用群智能算法是一种基于群体集体行为的智能算法。
它是通过模拟群体的协作与竞争的行为方式来解决问题的一种方法。
群智能算法在生物学、物理学、社会学等领域都有广泛的应用。
本章将介绍群智能算法的基本原理、算法分类以及在实际应用中的一些案例。
首先，群智能算法的基本原理是模拟群体的协作与竞争的行为方式。
在群体中，个体通过相互之间的交流与反馈，不断调整与优化自己的行为。
群智能算法通过模拟这种行为方式，利用群体的智慧来解决问题。
群智能算法可以分为两类：集体智能和群体智能。
集体智能是指群体中每个个体的行为都是相同的，通过个体之间简单的交互与通信来实现集体的智能。
群体智能则是指群体中每个个体的行为是不同的，通过个体之间的合作与竞争来实现群体的智能。
常见的群智能算法有蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等。
蚁群算法是通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为方式来解决优化问题的算法。
蚁群算法通过模拟蚂蚁释放信息素的方式来实现信息的传递与共享，从而找到一条最优路径。
粒子群算法是通过模拟鸟群捕食行为的方式来解决优化问题的算法。
粒子群算法通过模拟鸟群中粒子的位置与速度的更新来实现问题的优化。
遗传算法是通过模拟进化生物的遗传方式来解决优化问题的算法。
遗传算法通过模拟个体的选择、交叉与变异等操作来实现问题的优化。
群智能算法在实际应用中有很广泛的应用。
例如，在交通运输领域中，可以利用蚁群算法来优化交通流量。
通过模拟蚂蚁选择路径的方式，可以找到最优的交通路径，从而减少拥堵与排队时间。
在工程优化领域中，可以利用粒子群算法来解决优化问题。
通过模拟粒子的位置与速度的更新，可以找到最优的参数配置，从而优化工程设计。
在机器学习领域中，可以利用遗传算法来优化模型的参数。
通过模拟个体的选择、交叉与变异等操作，可以优化模型的效果。
综上所述，群智能算法是一种基于群体集体行为的智能算法。
它通过模拟群体的协作与竞争的行为方式来解决问题。
群智能算法可以分为集体智能与群体智能两类，常见的算法有蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等。
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bi(t) 为 t 时刻位于城市 i 的蚂蚁个数
τij(t)为 t 时刻在 ij 连线上残留的信息量，初始时
刻各条路径上的信息量相等，即
τij (1)=C（C为常数）。
如果在时间间隔 (t,t+1) 中， m 个蚂蚁都从当前城市 选择下一个城市，则经过 n 个时间间隔，所有蚂蚁 都走完n个城市，构成一轮循环，此时，按如下方法 修改各条路径上的残留信息：
分离
列队
聚合
分离规则给了一个主体试图与其它邻近的主体保 持一定的距离的能力。确保主体之间以一个“看
似自然”的接近度，模拟真实世界中的群体，以
避免主体拥挤在一起。
队列规则为一个主体提供了与其他邻近主体列队 的能力（即与其他邻近主体航向或速度相同）。 与分离类似，本文将队列说明为：通过每一个 flock成员观察邻近同伴，然后调整它的航向和速
这个试验程序的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完成这样复杂的功
能？
答案是：巧妙地利用简单规则来实现集体智慧。
每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的
信息，它們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。这些规则就是下面所述的简单的6条规则
这可以看成一种选择的过程，也就是环境的障碍
物让蚂蚁沿着是某个方向正确，而其他方向则不
正确。在有一只蚂蚁找到了食物后，其他蚂蚁会
沿着信息素很快找到食物。
蚂蚁如何找到最短路径的？
这一是要归功于信息素；二是要归功于环境，即
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
度以与其邻近同伴的平均航向和速度相匹配。
聚合规则给了一个主体与其他邻近主体“聚合
（group）”的能力，从而模拟自然界的类似行
为。
Reynolds在稍后的实现和论文中又增加了有时被
称作flocking“第四规则”的规则。
躲避：使避免撞上局部区域的障碍和敌人
躲避规则的作用是为主体提供了使它绕过障碍和
取得了良好的仿真试验结果。
7.2.1 蚁群算法
1. 蚁群算法的模拟试验
该试验在各个蚂蚁在没有事先告诉它們食物在什么
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！
但有些蚂蚁并没有像其它蚂蚁一样总重复同样的路，
它們会另辟蹊径，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 最短的路径被大多数蚂蚁重复着。
ACO （Ant Colony Optimization） 基本规则（一、二）
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。
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。环境以一定的速率让信息素消 失。
则蚂蚁越容易原地转圈。
按钮：是把当前更改的所有蚂蚁的个体属性应用
到所有的蚂蚁身上。
实现的原理
有两条路径通向食物
蚂蚁聚集到较短的路径
现在的问题是蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢？ 在没有蚂蚁找到食物的时候，环境没有有用的信息 素，那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢？ 这要归功于蚂蚁的移动规则，尤其是在没有信息素 时候的移动规则。
一个类似于鸟群、鱼群或蜂群的群体行为的逼真表
现形式。这些被Reynolds称之为定向行为 （Steering Behaviors）。
7.2.2 flock算法
定向行为的规则：
分离：定向时要避免与本地flock同伴拥挤 列队：驶向本地flock同伴的平均航向 聚合：定向时朝着本地flock同伴的平均位置移 动
7.2.2 flock算法
Flock算法是由Craig Reynolds于1987年在一
篇为SIGGRAPH所写的论文“Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model”中首次提
出的一种集智技术。这种技术有3个简单的规则，当
它们组合在一起时，为自治主体（boid）群给出了
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就慢，越小
首先，它要能尽量保持某种惯性，这样使得蚂蚁 尽量向前方移动（开始，这个前方是随机固定的
一个方向），而不是原地无谓的打转；
其次，蚂蚁要有一定的随机性。虽然有了固定的
方向，但它也不能像一个小球一样直线运动下去，
而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起 来具有了一定的目的性，尽量保持原来的方向， 但又有新的试探，尤其当碰到障碍物的时候它会 立即改变方向。
蚁群算法过程模拟
模拟试验结果的思考
追寻蚂蚁的踪迹，我们能够发现什么呢？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：
多样性 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
第7章 群集智能算法
第7章 群集智能算法
7.1群集智能算法的研究背景
7.2群集智能的基本算法介绍
7.3 集智系统介绍
7.4 群集智能的优缺点
7.1群集智能算法的研究背景
起源于对人工生命的研究。
“人工生命”是用来研究具有某些生命基
本特征的人工系统。包括两方面的内容：
1. 研究如何利用计算技术研究生物现象
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 的路径则正好相反。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。
试验参数的说明 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能够存在信息素。
食物释放信息素的半径：在食物点和窝点附近都
会释放相应的信息素以便蚂蚁能更快的找到它们。 这个半径越大，则越容易被蚂蚁找到。
信息素消减的速度：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
ACO 基本规则（三）
觅食规则：
感知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，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
2. 研究如何利用生物技术研究计算问题
7.1群集智能算法的研究背景
对群集智能的研究是受社会性昆虫行为的启发， 从事计算研究的学者通过对社会性昆虫的模拟产生 了一系列对传统问题的新的解决方法，这些研究就 是群集智能的研究。 群体 (Swarm) 指的是“一组相互之间可以进行直 接通信或者间接通信 ( 通过改变局部环境 ) 的主体， 这组主体能够合作进行分布问题求解”；
ACO 基本规则（五、六）
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/找窝的规则行动。
播撒信息素规则：
在不同的蚁群优化算法中，有的其中的蚂蚁每次 散播的信息素是一个常量，有的其中蚂蚁散播的信 息素是一个变量，但是这些信息素都是动态变化并 随时间逐渐消逝的。
具体定义各种参数，如范围、信息素消逝函数等；
3.
4.
为算法中的蚂蚁制定相应的移动规则；
选择一种适应的蚁群优化算法并将其合理地应用
到自己的问题解决方案中去；
5.
适当调整所应用的蚁群算法中的对应参数以达到
较好的实验效果.
2. 应用蚁群算法求解TSP问题
设m为蚁群中蚂蚁的数量，
n 为旅行商要走过的城市数,
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
新性。
正是这两点巧妙的结合才使得智能行为涌现出来。
从广义来讲，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
避免碰撞的能力。这种控制行为是这样完成的：
通过赋予每个主体“向前看”一段距离的能力，
决定与一些对象的碰撞是否可能，然后调整航向
以避免碰撞。
Flock技术通过这四个简单的规则最终模拟出逼
真的群体行为，更有意思的是这种移动算法本身