计算智能概论
《计算与人工智能概论》课程思政教学案例
《计算与人工智能概论》课程思政教学案例一、课程目标1. 从计算思维的角度培养学生掌握问题求解的专业能力。
2. 引导学生理解人工智能的基本概念、技术及其应用领域。
3. 融入思政教育，培养学生的社会责任感、伦理意识和创新精神。
二、课程内容与设计1. 计算思维与算法基础：通过问题求解案例教学，培养学生从问题到算法再到程序的系统求解模式。
2. 人工智能概论：介绍人工智能的发展历程、现状和未来趋势，激发学生对该领域的兴趣。
3. 伦理与社会责任：通过讨论人工智能的伦理问题，引导学生思考技术背后的社会责任。
4. 创新与实践：鼓励学生参与多学科项目实践，培养创新思维和应用能力。
三、思政元素融入点1. 爱国精神培养：从计算发展历程和学科前沿的重要人物贡献中挖掘思政元素，激发学生的爱国精神。
2. 社会责任感引导：通过案例分析和讨论，使学生理解人工智能技术的社会影响，培养社会责任感。
3. 伦理道德教育：深入探讨人工智能的伦理问题，引导学生树立正确的科技伦理观念。
4. 创新精神激发：结合人工智能领域的创新案例，鼓励学生勇于探索、敢于创新。
四、教学方法与手段1. 线上线下混合教学：利用线上资源丰富教学内容，线下课堂进行深入讨论和实践操作。
2. 案例教学：通过具体案例引导学生分析问题、设计算法并模拟执行。
3. 小组讨论与汇报：鼓励学生分组讨论人工智能的伦理、社会影响等话题，并上台汇报成果。
4. 项目实践：组织学生参与多学科交叉的项目实践，培养实际应用能力。
五、课程实施效果与反馈1. 学生通过课程学习，不仅掌握了计算与人工智能的基础知识，还培养了系统求解问题的能力。
2. 学生在思政教育中提升了社会责任感、伦理意识和创新精神。
3. 课程获得了学生的广泛好评，他们表示在课程中学到了很多实用的知识和技能。
4. 通过项目实践，学生增强了团队合作和实际应用能力，为今后的学习和工作打下了坚实基础。
综上所述，《计算与人工智能概论》课程通过巧妙地融入思政元素，不仅传授了专业知识，还成功地引导了学生树立正确的价值观和伦理观念，培养了他们的社会责任感和创新精神。
计算智能综述PPT幻灯片
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
算法
以计算理论、计算技术和计算工具研究对象模型的 核心CI研究对象是具有以下特征的数学模型
特征：具有计算功能的算法，一般应具有数值构造 性、迭代性、收敛性、稳定性和实效性
➢ 数值构造性：解是由数值量构造的 ➢ 迭代性：计算公式上表现为递推，理论上表现为动力学
BI⊃AI⊃CI
模糊集表示和 模糊逻辑技术
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能（Computational Intelligence，CI） 三层次智能关系——另一种观点
AI和CI是不同的范畴，虽然它们之间有部分重合， 但CI是一个全新的学科领域
无论是生物智能还是机器智能，CI都是最核心部分， 而AI是外层
什么是计算智能？
计算智能（Computational Intelligence，CI）
定义
借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞网络的机 制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和 人类的智能机制。
J.C.Bezdek：一个系统是计算智能的，当它仅处理低层次的 数据信息，具有模式识别原件，没有使用AI意义上的知识。
性质，算法实现上表现为循环 ➢ 收敛性：算法结束于稳定的结果上（能够找到解） ➢ 稳定性：初始误差在迭代过程中可以得到控制 ➢ 实效性：在有限的存储空间和有效的运算时间内得到有
意义的计算结论
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
实验
对算法的有效性、实效性以及效果性能评价，在许 多情况下是借助于实验来进行的，甚至难以用理论 分析来替代的
智能计算概述 讲义
智能计算概述讲义1 简介智能计算是一种计算机技术，它依靠人工智能和机器学习等技术来模拟人类智能行为，让计算机能够更加智能化地处理数据，推断结果并进行自我学习和优化。
智能计算技术被广泛应用于各个领域，如医疗、金融、工业等。
在医疗领域，智能计算能够帮助医生更准确地诊断疾病，提高患者的治疗效果；在金融领域，智能计算能够在处理海量金融数据的同时，帮助银行和金融机构更好地管理风险和进行预测。
2 智能计算的分类智能计算主要包括三种类型：神经网络、模糊逻辑和进化计算。
神经网络是模拟人类大脑神经元间相互连接的模型，可以让计算机进行类似人类的数据处理和学习。
模糊逻辑则是将模糊的概念用数学语言进行表示，从而实现计算机对模糊信息的处理。
进化计算则是借鉴了生命进化机制的思想，通过模拟生命体群体进化的过程来优化解决问题的过程。
3 智能计算的应用在医疗领域，智能计算可用于疾病风险预测、辅助诊断和个性化治疗方案的制定等方面。
例如，可以通过对患者的基因数据进行分析，预测患者是否患有遗传性疾病，并为每个患者提供个性化的治疗方案。
在金融领域，智能计算能够通过分析大量金融数据、市场动态等信息来预测股票、货币等的价格走向，提前评估风险。
同时，智能计算也可以通过分析个人信用记录等信息辅助银行和金融机构进行风险评估和贷款审批。
在工业领域，智能计算技术能够辅助自动化制造，提高生产线的效率和质量。
例如，可以通过数据分析预测设备的故障，及时进行维修，以避免生产线的停滞和影响工作的顺畅。
4 发展趋势随着人工智能和大数据技术的不断发展，智能计算技术也在不断发展和完善。
未来，随着量子计算和生物计算等新技术的出现，智能计算技术也将面临新的发展机遇和挑战。
从目前看，人工智能应用范围已经非常广泛，并且应用效果也非常明显，未来，随着技术的不断进步，智能计算技术将在更多领域得到应用和发展。
计算智能课程教学大纲-北京大学
《计算智能》课程教学大纲开课目的：本课程系统地讲授计算智能的有关理论、技术及其主要应用，并给学生们全面地介绍计算智能研究的前沿领域与最新进展。
通过本课程的学习，要求学生系统地掌握计算机智能的基本内容与方法，了解计算智能的主要应用领域。
开课基础：学习本课程之前，要求学生已经选修过《高等数学》，《计算机基础与算法》《人工智能基础》和《模式识别基础》等课程。
教学方式：课堂讲授为主，专题讨论为辅。
考试方式：笔试（闭卷）。
成绩组成：作业占40%，期中考试占20%，期末考试占40%。
授课老师：谭营北京大学信息科学与技术学院智能科学系教授课程内容与学时分配：第一章 计算智能概论(3学时)术语介绍传统人工智能计算智能计算智能的主要内容与分类主要应用领域第二章 人工神经网络 (6学时)人工神经元与感知器模型前向多层网络径向基函数网络反馈神经网络SOM网络第三章 支撑向量机理论 (6学时)VC维学习过程的一致性结构风险最小归纳原理支撑向量机核函数第四章 自适应提升算法 (3学时)提升算法自适应提升算法算法的性能分析第五章 进化计算与遗传算法 (6学时) 遗传进化的基本原理遗传算法及其数学基础遗传算法的改进进化计算的理论与分析组合优化与多目标优化第六章 模拟退火算法(3学时)随机模拟退火算法玻尔兹曼机确定性退火算法第七章 群体智能优化算法(9学时)蚁群算法粒子群算法典型应用介绍第八章人工免疫(6学时)生物免疫机理人工免疫网络模型免疫学习算法克隆算法人工免疫系统第九章 模糊集与模糊信息处理(6学时) 模糊数学基础模糊逻辑与模糊推理模糊控制原理模糊控制系统的分析和设计模糊模式聚类与识别第十章 粗糙集理论与粒度计算(3学时) 粗糙集与模糊集知识的约简和依赖性信息粒度概念粒度计算及其应用第十一章 计算智能的未来发展 (3学时)目前计算智能的研究成果计算智能的发展动力未来的发展方向教材与参考书（作者、书名、出版社及出版年）：1、Andries P. Engelbrecht, Computational Intelligence: An Introduction,Wiley, New York, 2002. ISBN 0-470-84870-7.2、丁永生 编著，《计算智能——理论、技术与应用》，科学出版社，2004.8.ISBN7-03-013902-X. P.481.3、徐宗本，张讲社，郑亚林， 编著，《计算智能中的仿生学：理论与算法》，科学出版社，2003.5，ISBN7-03-010792-6. P.315.4、徐宗本，编著，《计算智能（第一册）---模拟进化计算》，高等教育出版社，2004.2，ISBN7-04-013839-5. P.141.5、王国俊，编著，《计算智能（第二册）---词语计算与Fuzzy集》，高等教育出版社，2005.2，ISBN7-04-016032-3. P.106.6、罗四维，著，《大规模人工神经网络理论基础》，清华大学出版社和北方交通大学出版社，2004.2，ISBN7-81082-174-1. P.177.7、褚蕾蕾，陈绥阳，周梦编著，《计算智能的数学基础》，科学出版社，20028、史忠植 编著，《知识发现》，清华大学出版社，2002.1。
计算智能概论
计算智能概论
3. 1974年，印度裔英国学者马德尼 (E.H.Mamdani)首先将模糊理论用于锅炉和蒸 汽机的控制，并实验成功，开创了模糊控制的 新领域。
计算智能概论
1.2.3 神经网络的研究概况
神经网络的相关会议
➢ 1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥(San Diego)召 开的第一届神经网络国际会议 ;
➢ 1988年，我国在北京召开了神经网络的国际研究工作 会议，并出版了论文集。
➢ 1989年10月在北京又召开了神经网络及其应用讨论会。 ➢ 1990年12月在北京召开了我国首届神经网络学术大会，
本讲要点
• 1.1 关于计算智能 • 1.2 人工神经网络 • 1.3 模糊系统 • 1.4 进化计算 • 1.5 人工神经网络、模糊系统和进化计
算的相互融合
计算智能概论
1.1关于计算智能 （Computational Intelligence, CI）
• 1.1.1 什么是计算智能 • 1.1.2 计算智能所包含的领域
3．1957年，计算机科学家Rosenblatt用硬件完成 了最早的神经网络模型，称之为感知器 （Perceptron）用来模拟生物的感知和学习能力。
计算智能概论
4．1962年，电机工程师Windrow和Hoff提出了自适应 线形元件Adaline是一个连续取值的线形网络，在信 号处理系统中用于抵消通讯中的回波和噪声，应用 十分广泛。
Distributed System (4)Connections Science (5)Neurocomputing (6)Neural Computation (7)International Journal of Neural Systems
《计算与人工智能概论》计算与人工智能概述
智能移动机器人路径规划问题分解
子问题1 子问题2
地图的构建与表示 智能移动机器人遇到的状况
左边有墙，前边没有墙 左边没墙
左边有墙，前边也有墙
机器人对环境的记忆 机器人的行动
1.3.1 智能移动机器人路径规划 模式识别
出了计算机应有的主要架构，这为计算机的诞生和发展提供了理论基础
1.1.2 图灵机
基本原理
图灵机的基本原理是用机器来模拟人们 用纸笔进行数学运算的过程。图灵机将一个 无限长的带子作为无限存储，它有一个读写 头，能在带子上读、写和左右移动。图灵机 开始运作时，带子上只有输入串，其他地方 都是空白，如果需要保存信息，则其可以将 相关信息写在带子上。为了读取已经写下的 信息，它可以将读写头往回移动到这个信息 所在的位置。机器不停地计算，直到产生输 出为止。
问题求解策略与算法
用两种不同的算法解决求解机器人行走的最短距路径问题
遍历算法流程图
贪心算法流程图
什么是计算思维？
PART
1.2.1 计算思维的概念
计算思维的概念
2006年
CMU计算机系主任/ 学术事务副校长 NSF信息学部主任 微软研究院副总裁 哥伦比亚大学数据科学研究院主任
周以真教授在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上给出，并定义的计算思维 （Computational Thinking）：计算思维是运用计算机科 学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理 解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
1.1.2 图灵机
图灵机执行计算的具体案例
利用图灵机执行 “1+2=3”的计算。先定义读头读到“+”之后，依次移动读头两 次并读取格子中的数据；接着读头进行计算，最后把计算结果写入第二个数据 的下一个格子里，
计算机智能概论——总结
《计算智能概论》学习感受通过为期四个星期的《计算智能概论》结束了，在这个期间里，我不仅学到了知识也认识了一位老师——周玉良老师。
在他的指导下，我对这门课的理解和体会很多很多。
《计算智能概论》这门课有是在周玉良和刘丽两位老师的带领下学习完成的，尽管第一次给我们授课的是位刘老师，但大家似乎对她的印象不是很深，到是对周老师的认识很多，感受也很多。
起初对于我来说，我对这门课不是很有兴趣。
原因或许有来自学长们的“忠告”和最后的考试方式等，但主要一点是我觉得我是学水利工程专业的，为何要跟一门计算机类的课程有关系呢，而且还是带有“智能”和“遗传”这样的词汇在里面。
我知道现在的什么事都离不开计算机，但我们跟遗传的走到一起，这也太有点不可思议了，再说课时这么短——只有四个星期16节课。
我的想法在大家上课的出勤人数上得到了验证，第一次课还有大部分人去听课，但接下来就只有一半的人去上课，而且只有很少的人认真听课，大半的都是听着老师讲课，看着其它而课程的书，我就是这大半人中的一分子。
由于我们都不买教材，起初的刘老师讲课内容都是一些关于计算智能方面的介绍性东西，说了一些陌生的名词和概念，听了感觉很没劲。
在听了她的两次课后，周老师来了，我对这门课认识也在此后发生了改变，慢慢地喜欢上了这门课，这或许跟他上课的内容有关吧，但我跟觉得是老师的耐心感动了我。
周老师在教课过程中不断的问大家问题并叫我们做练习，亲自去理解把理论变为成果的过程及运用上的问题等等，每次到大家很迷惑不解时他就会问大家在什么地方不懂，然后把上课内容倒回去，再讲一次两次。
我觉得这样的老师是很优秀的老师，他的目的是为了让我们能学到些真正的知识。
周老师主要跟我们上了《遗传算法的实数编码技术》这方面的内容。
说实话，到现在我都还没有把老师上课的内容弄懂，更不用说把一个目标函数用遗传算法编程出来，这根我的C语言学得不好有关系。
现在我就要说说什么是遗传算法发展过程：早在20世纪30年代，就有人提出可以通过模拟生物进化过程来达到自学习与优化的目的。
智能计算概述范文
智能计算概述范文
智能计算是指在特定环境中使用机器自动计算最优解的一种计算方式。
它收集数据，并且根据有效数据，运用多种算法，及智能算法技术来进行
筛选、分析，以此获得决策策略，最终达到预期的目标。
智能计算是在计
算机科学、人工智能、神经网络、机器学习、数据挖掘和知识发现等多种
范畴整合的结果。
智能计算方法可以用来解决各种复杂的问题，包括机器学习、行为及
视觉等方面的优化问题，如自动驾驶、电商建议、和广告推送等；机器人
智能、图像处理及电子设备的驱动等；以及基于强化学习及Q学习算法进
行的智能运动学习、游戏机器人设计等。
智能计算可能由多种多样的算法组成，从简单的机器学习算法，到复
杂的神经网络和深度学习，再到强化学习及Q学习算法，都可以构成智能
计算的一部分。
智能计算将计算机科学与机器智能结合，使得计算机可以
以更智能的方式解决问题。
智能计算有助于提供准确的预测结果，提供有
效的解决方案，以及在自动化过程中实现更加精准的控制。
智能计算技术的发展，促进了多个产业领域的发展。
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计算智能概论课程论文河南工业大学管理学院班级：物流0901班姓名：张延时间：2011-4-19神经网络的应用神经网络最早的研究20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts合作提出的，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。
神经网络的发展大致经过三个阶段：1947~1969年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等；1970~1986年为过渡期，这个期间神经网络研究经过了一个低潮，继续发展。
在此期间，科学家们做了大量的工作，如Hopfield教授对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。
1984年，Hiton教授提出Boltzman机模型。
1986年Kumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP网络。
目前，BP网络已成为广泛使用的网络；1987年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。
神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显着的成效，主要应用如下：(1) 图像处理。
对图像进行边缘监测、图像分割、图像压缩和图像恢复。
(2) 信号处理。
能分别对通讯、语音、心电和脑电信号进行处理分类；可用于海底声纳信号的检测与分类，在反潜、扫雷等方面得到应用。
(3) 模式识别。
已成功应用于手写字符、汽车牌照、指纹和声音识别，还可用于目标的自动识别和定位、机器人传感器的图像识别以及地震信号的鉴别等。
(4) 机器人控制。
对机器人眼手系统位置进行协调控制，用于机械手的故障诊断及排除、智能自适应移动机器人的导航。
(5) 卫生保健、医疗。
比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分正常心跳和非正常心跳、基于BP网络的波形分类和特征提取在计算机临床诊断中的应用。
(6) 焊接领域。
国内外在参数选择、质量检验、质量预测和实时控制方面都有研究，部分成果已得到应用。
(7) 经济。
能对商品价格、股票价格和企业的可信度等进行短期预测。
(8) 另外，在数据挖掘、电力系统、交通、军事、矿业、农业和气象等方面亦有应用。
神经网络虽已在许多领域应用中取得了广泛的成功，但其发展还不十分成熟，还有一些问题需进一步研究。
(1) 神经计算的基础理论框架以及生理层面的研究仍需深入。
这方面的工作虽然很困难，但为了神经计算的进一步发展却是非做不可的。
(2) 除了传统的多层感知机、径向基函数网络、自组织特征映射网络、自适应谐振理论网络、模糊神经网络、循环神经网络之外，一些新的模型和结构很值得关注，例如最近兴起的脉冲神经网络(spiking neural network)和支持向量机(support vector machine)。
(3) 神经计算技术与其他技术尤其是进化计算技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，正成为一大研究热点。
(4) 增强神经网络的可理解性是神经网络界需要解决的一个重要问题。
这方面的工作在今后若干年中仍然会是神经计算和机器学习界的一个研究热点。
(5) 神经网络的应用领域将不断扩大，在未来的几年中有望在一些领域取得更大的成功，特别是多媒体技术、医疗、金融、电力系统等领域。
指纹识别的内容指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。
这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。
尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但是，它蕴涵大量的信息。
每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，呈现唯一性且终生不变。
据此，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过将他的指纹和预先保存的指纹数据进行比较，就可以验证它的真实身份，这就是指纹识别技术。
（一）识别指纹主要从两个方面展开：总体特征和局部特征。
总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征。
包括纹形、模式区、核心点、三角点和纹数等。
局部特征是指指纹上节点的特征，这些具有某种特征的节点称为细节特征或特征点。
两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的细节特征，却不可能完全相同。
指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或转折。
这些断点、分叉点和转折点就称为"特征点"，就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息，其中最典型的是终结点和分叉点，其他还包括分歧点、孤立点、环点、短纹等。
（二）指纹识别技术可分为验证和辨识。
验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行一对一的比对来确定身份的过程。
指纹以一定的压缩格式存储，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。
随后在对比现场，先验证其标识，然后利用系统的指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。
验证其实回答了这样一个问题："他是他自称的这个人吗？"这是应用系统中使用得较多的方法。
辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。
这也叫"一对多匹配"。
辨识其实是回答了这样一个问题："他是谁？"（三）指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对。
在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。
接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。
有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图象。
总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。
无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。
最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。
（四）指纹识别系统性能指标在很大程度上取决于所采用算法性能。
为了便于采用量化的方法表示其性能，引入了下列两个指标。
拒识率（false rejection rate，FRR）：是指将相同的指纹误认为是不同的，而加以拒绝的出错概率。
FRR=（拒识的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。
误识率（false accept rate，FAR）：是指将不同的指纹误认为是相同的指纹，而加以接收的出错概率。
FAR=（错判的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。
对于一个已有的系统而言，通过设定不同的系统阈值，就可以看出这两个指标是互为相关的，FRR与FAR成反比关系。
这很容易理解，“把关”越严，误识的可能性就越低，但是拒识的可能性就越高。
目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。
这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认，近二三十年的警用指纹自动识别系统的研究和实践为保安指纹自动识别打下了良好的技术基础。
特别是现有的指纹自动识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，是实用化的生物测定方法。
遗传算法的发展历程蚁群算法的内容蚁群算法(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。
该算法是意大利学者Dorigo等人于1991年创立的，是继神经网络、遗传算法、免疫算法之后的又一种新兴的启发式搜索算法。
蚂蚁群体是一种社会性昆虫，它们有组织、有分工，还有通讯系统，它们相互协作，能完成从蚁穴到食物源寻找最短路径的复杂任务。
模拟蚂蚁群体智能的人工蚁群算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特点，不仅在求解组合优化问题中得到广泛应用，而且也用于连续时间系统的优化。
在蚁群算法研究及实现中，并不是直接模拟现实蚁群，而是采用人工妈蚁。
人工蚁群与现实蚁群的区别主要包括:(1)人工蚂蚁是有一定的记忆能力的，它可以记住己经走过的路径，以保证不会重复走相同的城市。
现实的蚁群是没有记忆的，蚂蚁间的信息交换主要依靠留在所经过路径上的信息素。
(2)人工蚂蚁不仅仅是依据信息素来确定要走的路径的，还依据一定的启发信息，比如相邻边的长度，这意味着人工蚂蚁具有一定的视觉能力，而真实蚂蚁几乎没有视觉。
(3)人工妈蚁是生活在一个离散的时间环境下的。
我们仅考虑人工蚂蚁位于某个城市，而不考虑蚂蚁在城市间的移动过程，即只考虑在某些离散时间点上的蚂蚁.而现实世界中的蚂蚁处于一个连续的时间维中。
蚂蚁系统的基本思想是:(l)预先初始化各边信息素强度以及各蚂蚁的禁忌表。
各蚂蚁按照一定的概率规则，在禁忌表的制约下选择下一个要到达的结点，直到最终形成一条合法路径。
(2)计算各蚂蚁所产生的路径长度，路径长度是路径中各边长度之和。
(3)更新各边的信息素。
各边先进行信息素挥发操作，然后根据各蚂蚁产生的路径长度获取蚂蚁所释放的信息素。
(4)当所有蚂蚁均完成了信息素的更新操作之后，记录当前的最短路径，并且对禁忌表以及信息素的增加值△T(t，t+l)进行初始化，并转到步骤2。
依此循环下去，直到满足算法的终了条件为止，比如解无法得到进一步的改进或者达到了事先规定的循环次数。
目前蚁群算法主要用在组合优化方面，基本蚁群算法的思路是这样的：?1.?在初始状态下，一群蚂蚁外出，此时没有信息素，那么各自会随机的选择一条路径。
?2.?在下一个状态，每只蚂蚁到达了不同的点，从初始点到这些点之间留下了信息素，蚂蚁继续走，已经到达目标的蚂蚁开始返回，与此同时，下一批蚂蚁出动，它们都会按照各条路径上信息素的多少选择路线(selection)，更倾向于选择信息素多的路径走（当然也有随机性）。
?一个蚂蚁就相当于脑中的一个细胞（神经元），蚂蚁之间的信息交流，就相当于大脑中各个细胞之间的联接。
那么人工智能界用人工神经网络的技术来模拟人的大脑中某些功能，我们不就也可以用某种数学的模型来模拟“群体智能”,用来说明蚂蚁筑巢的功能。
所不同点在于一个是用固定连接的神经网络来模拟，另一个是用离散随机连接的神经网络来模拟。
假设：群体智能是指：由众多简单的个体组成的群体，若具有能通过之间的简单合作来完成一个整体的任务的能力，则称该群体具有“群体智能”。
“简单个体”就是指单个个体只具有很简单的能力，这种能力我们将用某一简单功能函数来表示（就象神经元一样，用一种很简单的功能函数来表示）。
“简单合作”能力，就是指个体只能与其邻近的个体进行某种简单的通讯和协同动作，（如几个蚂蚁共同搬动一个物体）能力（这与前向神经网络中各神经元只与其前面一层中的神经元，可以通讯一样）。
或通过环境间接与其它个体通讯（如一蚂蚁将外激素留在环境中，而其它的蚂蚁可从留下的外激素中得到一些有用的信息）。