⑴ 高級人工智慧之群體智能：蟻群演算法
群體智能
在自然界中，我們經常觀察到集體行為，例如鳥群的飛行、魚群的移動以及螞蟻的覓食。這些集體行為展現了一種被稱為群體智能的現象。群體智能指的是群體中的個體通過相互作用與協作實現復雜目標的過程。其中，蟻群演算法是一種特別引人注目的群體智能示例。
蟻群演算法
蟻群演算法是一種模擬螞蟻覓食行為的優化演算法。它被廣泛應用於解決路徑優化問題，如旅行商問題（TSP），即在有限的城市間找到最短的旅行路線。
演算法步驟
蟻群演算法的實現包括四個主要步驟：
初始化：設定參數，包括螞蟻的數量、信息素的重要程度、啟發因子的重要程度、信息素的揮發速率以及信息素的初始量。
構建解：每隻螞蟻基於概率選擇下一個城市，直到完成一條完整的路徑。
更新信息素：對每條路徑更新信息素，新信息素的量與路徑的質量正相關。
迭代：重復構建解和更新信息素的過程，直至達到預設的迭代次數。
數學基礎
蟻群演算法的實現依賴於一組數學公式，通過調整參數，如信息素重要度、啟發因子重要度、揮發速率和初始量，可以控制演算法的搜索行為，使其適應不同的優化問題。
代碼實現與結果
在實際應用中，蟻群演算法通過編程實現，其執行結果展示了演算法在解決特定優化問題時的效率和效果。通過調整演算法參數，可以優化演算法性能，使其在復雜問題中表現更佳。