AI算法之蟻群算法
蟻群算法是一種用來(lái)尋找優(yōu)化路徑的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出,其靈感來(lái)源于螞蟻在尋找食物過(guò)程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。
這種算法具有分布計(jì)算、信息正反饋和啟發(fā)式搜索的特征,本質(zhì)上是進(jìn)化算法中的一種啟發(fā)式全局優(yōu)化算法。
蟻群系統(tǒng)(Ant System或Ant Colony System)是由意大利學(xué)者Dorigo、Maniezzo等人于20世紀(jì)90年代首先提出來(lái)的。他們?cè)谘芯课浵佉捠车倪^(guò)程中,發(fā)現(xiàn)單個(gè)螞蟻的行為比較簡(jiǎn)單,但是蟻群整體卻可以體現(xiàn)一些智能的行為。例如蟻群可以在不同的環(huán)境下,尋找最短到達(dá)食物源的路徑。這是因?yàn)橄伻簝?nèi)的螞蟻可以通過(guò)某種信息機(jī)制實(shí)現(xiàn)信息的傳遞。后又經(jīng)進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),螞蟻會(huì)在其經(jīng)過(guò)的路徑上釋放一種可以稱之為“信息素”的物質(zhì),蟻群內(nèi)的螞蟻對(duì)“信息素”具有感知能力,它們會(huì)沿著“信息素”濃度較高路徑行走,而每只路過(guò)的螞蟻都會(huì)在路上留下“信息素”,這就形成一種類似正反饋的機(jī)制,這樣經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后,整個(gè)蟻群就會(huì)沿著最短路徑到達(dá)食物源了。
將蟻群算法應(yīng)用于解決優(yōu)化問(wèn)題的基本思路為:用螞蟻的行走路徑表示待優(yōu)化問(wèn)題的可行解,整個(gè)螞蟻群體的所有路徑構(gòu)成待優(yōu)化問(wèn)題的解空間。路徑較短的螞蟻釋放的信息素量較多,隨著時(shí)間的推進(jìn),較短的路徑上累積的信息素濃度逐漸增高,選擇該路徑的螞蟻個(gè)數(shù)也愈來(lái)愈多。最終,整個(gè)螞蟻會(huì)在正反饋的作用下集中到最佳的路徑上,此時(shí)對(duì)應(yīng)的便是待優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解。
規(guī)則
(1)感知范圍
螞蟻觀察到的范圍是一個(gè)方格世界,相關(guān)參數(shù)為速度半徑,一般為3,可觀察和移動(dòng)的范圍為3x3方格。
(2)環(huán)境信息
螞蟻所在環(huán)境中有障礙物、其他螞蟻、信息素,其中信息素包括食物信息素(找到食物的螞蟻留下的)、窩信息素(找到窩的螞蟻留下的),信息素以一定速率消失。
(3)覓食規(guī)則
螞蟻在感知范圍內(nèi)尋找食物,如果感知到就會(huì)過(guò)去;否則朝信息素多的地方走,每只螞蟻會(huì)以小概率犯錯(cuò)誤,并非都往信息素最多的方向移動(dòng)。螞蟻找窩的規(guī)則類似,僅對(duì)窩信息素有反應(yīng)。
(4)移動(dòng)規(guī)則
螞蟻朝信息素最多的方向移動(dòng),當(dāng)周圍沒(méi)有信息素指引時(shí),會(huì)按照原來(lái)運(yùn)動(dòng)方向慣性移動(dòng)。而且會(huì)記住最近走過(guò)的點(diǎn),防止原地轉(zhuǎn)圈。
(5)避障規(guī)則
當(dāng)螞蟻待移動(dòng)方向有障礙物時(shí),將隨機(jī)選擇其他方向;當(dāng)有信息素指引時(shí),將按照覓食規(guī)則移動(dòng)。
(6)散發(fā)信息素規(guī)則
在剛找到食物或者窩時(shí),螞蟻散發(fā)的信息素最多;當(dāng)隨著走遠(yuǎn)時(shí),散發(fā)的信息素將逐漸減少。
特點(diǎn)
與其他優(yōu)化算法相比,蟻群算法具有以下幾個(gè)特點(diǎn):
(1)采用正反饋機(jī)制,使得搜索過(guò)程不斷收斂,最終逼近最優(yōu)解。
(2)每個(gè)個(gè)體可以通過(guò)釋放信息素來(lái)改變周圍的環(huán)境,且每個(gè)個(gè)體能夠感知周圍環(huán)境的實(shí)時(shí)變化,個(gè)體間通過(guò)環(huán)境進(jìn)行間接地通訊。
(3)搜索過(guò)程采用分布式計(jì)算方式,多個(gè)個(gè)體同時(shí)進(jìn)行并行計(jì)算,大大提高了算法的計(jì)算能力和運(yùn)行效率。
(4)啟發(fā)式的概率搜索方式不容易陷入局部最優(yōu),易于尋找到全局最優(yōu)解。

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