AI算法之蟻群算法
蟻群算法是一種用來尋找優(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,其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(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年代首先提出來的。他們在研究螞蟻覓食的過程中,發(fā)現(xiàn)單個螞蟻的行為比較簡單,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),螞蟻會在其經(jīng)過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“信息素”具有感知能力,它們會沿著“信息素”濃度較高路徑行走,而每只路過的螞蟻都會在路上留下“信息素”,這就形成一種類似正反饋的機(jī)制,這樣經(jīng)過一段時(shí)間后,整個蟻群就會沿著最短路徑到達(dá)食物源了。
將蟻群算法應(yīng)用于解決優(yōu)化問題的基本思路為:用螞蟻的行走路徑表示待優(yōu)化問題的可行解,整個螞蟻群體的所有路徑構(gòu)成待優(yōu)化問題的解空間。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數(shù)也愈來愈多。最終,整個螞蟻會在正反饋的作用下集中到最佳的路徑上,此時(shí)對應(yīng)的便是待優(yōu)化問題的最優(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,如果感知到就會過去;否則朝信息素多的地方走,每只螞蟻會以小概率犯錯誤,并非都往信息素最多的方向移動。螞蟻找窩的規(guī)則類似,僅對窩信息素有反應(yīng)。
(4)移動規(guī)則
螞蟻朝信息素最多的方向移動,當(dāng)周圍沒有信息素指引時(shí),會按照原來運(yùn)動方向慣性移動。而且會記住最近走過的點(diǎn),防止原地轉(zhuǎn)圈。
(5)避障規(guī)則
當(dāng)螞蟻待移動方向有障礙物時(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。
(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特點(diǎn):
(1)采用正反饋機(jī)制,使得搜索過程不斷收斂,最終逼近最優(yōu)解。
(2)每個個體可以通過釋放信息素來改變周圍的環(huán)境,且每個個體能夠感知周圍環(huán)境的實(shí)時(shí)變化,個體間通過環(huán)境進(jìn)行間接地通訊。
(3)搜索過程采用分布式計(jì)算方式,多個個體同時(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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