Ⅰ 蟻群演算法難學嗎
難學。
一些超級難的演算法有遺傳演算法,蟻群演算法。蟻群演算法基本原理:在自然界中,生物群體所表現出的智能得到越來越多的關注,許多的群智能優化演算法都是通過對群體智能的模擬而實現的。其中模擬螞蟻群體覓食的蟻群演算法成為一種主要的群智能演算法。演算法原理:在自然界中,對於覓食的螞蟻群體,其可以在任何和沒有提示的情況下找到食物和巢穴之間的最短路徑。並且能夠根據和環境的變遷,自適應地找到新的最優路徑。根據生物學家研究,螞蟻群體這一行為的根本原因是:螞蟻在尋找食物的過程中,能在其走過的路徑上釋放一種特殊的物質信息素,隨著時間的推移,這種信息素會逐漸地揮發,而對於後來的螞蟻,選擇某條路徑的概率與該路徑上信息素的濃度成正比。當某一條路徑上通過的螞蟻越多的時候,這條路徑上的信息素的濃度就會累積越大,後來的螞蟻選擇此路徑的概率也就越大。路徑上螞蟻越多,導致信息素濃度越高,從而會吸引更多的螞蟻,從而形成一種正反饋機制,通過這種機制,最終蟻群可以發現最短路徑。
Ⅱ 蟻群演算法的基本原理
基本原理:
某一條路徑越短,路徑上經過的螞蟻越多,其信息素遺留的也就越多,信息素的濃度也就越高,螞蟻選擇這條路徑的概率也就越大,由此構成了正反饋過程,從而逼近了最優路徑,找到最優路徑。當螞蟻從食物源走到蟻穴,或者從蟻穴走到食物的地方,都會在經過的路上釋放信息素,螞蟻可以感覺出路徑上信息素濃度的大小,並且以較高的概率選擇信息素濃度較高的路徑。