蟻群演算法發展

❶ 尋找配送商應注意哪些

http://www.equn.com/forum/viewthread.php?tid=6768 近一百多篇文章，打包壓縮後有 24.99MB ，基本上是從維普資料庫中下載來的蟻群演算法(ant colony optimization, ACO)，又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型技術。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中引入，其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。引言 20世紀50年代中期創立了仿生學，人們從生物進化的機理中受到啟發，提出了許多用以解決復雜優化問題的新方法，如進化規劃、進化策略、遺傳演算法等，這些演算法成功地解決了一些實際問題．20世紀90年代義大利學者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等從生物進化的機制中受到啟發，通過模擬自然界螞蟻搜索路徑的行為，提出來一種新型的模擬進化演算法—— 蟻群演算法．用該方法求解TsP問題、分配問題、job-shop調度問題，取得了較好的試驗結果．雖然研究時間不長，但是現在的研究顯示出，蟻群演算法在求解復雜優化問題 方面有一定優勢，表明它是一種有發展前景的演算法．蟻群演算法的原理： 研究表明：螞蟻在覓食途中會留下一種外激素．螞蟻利用外激素與其他螞蟻交流、合作，找到較短路徑．經過某地的螞蟻越多，外激素的強度越大．螞蟻擇路偏向選擇外激素強度大的方向．這種跟隨外激素強度前進的行為會隨著經過螞蟻的增多而加強，因為通過較短路徑往返於食物和巢穴之間的螞蟻能以更短的時間經過這條路徑上的點，所以這些點上的外激素就會因螞蟻經過的次數增多而增強．這樣就會有更多的螞蟻選擇此路徑，這條路徑上的外激素就會越來越強，選擇此路徑的螞蟻也越來越多．直到最後，幾乎所有的螞蟻都選擇這條最短的路徑．這是一種正反饋現象。 以下是文件列表，全是 PDF 格式的：基於蟻群優化演算法遞歸神經網路的短期負荷預測 蟻群演算法的小改進 基於蟻群演算法的無人機任務規劃 多態蟻群演算法 MCM基板互連測試的單探針路徑優化研究 改進的增強型蟻群演算法 基於雲模型理論的蟻群演算法改進研究 基於禁忌搜索與蟻群最優結合演算法的配電網規劃 自適應蟻群演算法在序列比對中的應用 基於蟻群演算法的QoS多播路由優化演算法 多目標優化問題的蟻群演算法研究 多線程蟻群演算法及其在最短路問題上的應用研究 改進的蟻群演算法在2D HP模型中的應用 製造系統通用作業計劃與蟻群演算法優化 基於混合行為蟻群演算法的研究 火力優化分配問題的小生境遺傳螞蟻演算法 基於蟻群演算法的對等網模擬器的設計與實現 基於粗粒度模型的蟻群優化並行演算法 動態躍遷轉移蟻群演算法 基於人工免疫演算法和蟻群演算法求解旅行商問題 基於信息素非同步更新的蟻群演算法 用於連續函數優化的蟻群演算法 求解復雜多階段決策問題的動態窗口蟻群優化演算法 蟻群演算法在鑄造生產配料優化中的應用 多階段輸電網路最優規劃的並行蟻群演算法 求解旅行商問題的混合粒子群優化演算法 微粒群優化演算法研究現狀及其進展 隨機攝動蟻群演算法的收斂性及其數值特性分析 廣義蟻群與粒子群結合演算法在電力系統經濟負荷分配中的應用 改進的蟻群演算法及其在TSP中的應用研究 蟻群演算法的全局收斂性研究及改進 房地產開發項目投資組合優化的改進蟻群演算法 一種改進的蟻群演算法用於灰色約束非線性規劃問題求解 一種自適應蟻群演算法及其模擬研究 一種動態自適應蟻群演算法 螞蟻群落優化演算法在蛋白質折疊二維親-疏水格點模型中的應用 用改進蟻群演算法求解函數優化問題 連續優化問題的蟻群演算法研究進展 蟻群演算法概述 Ant colony system algorithm for the optimization of beer fermentation control 蟻群演算法在K—TSP問題中的應用 Parallel ant colony algorithm and its application in the capacitated lot sizing problem for an agile supply chain 基於遺傳蟻群演算法的機器人全局路徑規劃研究 改進的蟻群演算法在礦山物流配送路徑優化中的研究 基於蟻群演算法的配電網路綜合優化方法 基於蟻群演算法的分類規則挖掘演算法 蟻群演算法在連續性空間優化問題中的應用 蟻群演算法在礦井通風系統優化設計中的應用 基於蟻群演算法的液壓土錨鑽機動力頭優化設計 改進蟻群演算法設計拉式膜片彈簧 計算機科學技術 基本蟻群演算法及其改進 TSP改進演算法及在PCB數控加工刀具軌跡中的應用 可靠性優化的蟻群演算法 對一類帶聚類特徵TSP問題的蟻群演算法求解 蟻群演算法理論及應用研究的進展 基於二進制編碼的蟻群優化演算法及其收斂性分析 蟻群演算法的理論及其應用 基於蟻群行為模擬的影像紋理分類 啟發式蟻群演算法及其在高填石路堤穩定性分析中的應用 蟻群演算法的研究現狀 一種快速全局優化的改進蟻群演算法及模擬 聚類問題的蟻群演算法 蟻群最優化——模型、演算法及應用綜述 基於信息熵的改進蟻群演算法及其應用 機載公共設備綜合管理系統任務分配演算法研究 基於改進蟻群演算法的飛機低空突防航路規劃 利用信息量留存的蟻群遺傳演算法 An Improved Heuristic Ant-Clustering Algorithm 改進型蟻群演算法在內燃機徑向滑動軸承優化設計中的應用 基於蟻群演算法的PID參數優化 基於蟻群演算法的復雜系統多故障狀態的決策 蟻群演算法在數據挖掘中的應用研究 基於蟻群演算法的基因聯接學習遺傳演算法 基於細粒度模型的並行蟻群優化演算法 Binary-Coding-Based Ant Colony Optimization and Its Convergence 運載火箭控制系統漏電故障診斷研究 混沌擾動啟發式蟻群演算法及其在邊坡非圓弧臨界滑動面搜索中的應用 蟻群演算法原理的模擬研究 Hopfield neural network based on ant system 蟻群演算法及其實現方法研究 分層實體製造激光頭切割路徑的建模與優化 配送網路規劃蟻群演算法 基於蟻群演算法的城域交通控制實時滾動優化 基於蟻群演算法的復合形法及其在邊坡穩定分析中的應用 Ant Colony Algorithm for Solving QoS Routing Problem 多產品間歇過程調度問題的建模與優化 基於蟻群演算法的兩地之間的最佳路徑選擇 蟻群演算法求解問題時易產生的誤區及對策 用雙向收斂蟻群演算法解作業車間調度問題 物流配送路徑安排問題的混合蟻群演算法 求解TSP問題的模式學習並行蟻群演算法 基於蟻群演算法的三維空間機器人路徑規劃 蟻群優化演算法及其應用 蟻群演算法不確定性分析 一種求解TSP問題的相遇蟻群演算法 基於蟻群優化演算法的彩色圖像顏色聚類的研究 鈑金件數控激光切割割嘴路徑的優化 基於蟻群演算法的圖像分割方法 一種基於蟻群演算法的聚類組合方法 圓排列問題的蟻群模擬退火演算法 智能混合優化策略及其在流水作業調度中的應用 蟻群演算法在QoS網路路由中的應用 一種改進的自適應路由演算法 基於蟻群演算法的煤炭運輸優化方法 基於蟻群智能和支持向量機的人臉性別分類方法 蟻群演算法在啤酒發酵控制優化中的應用 一種基於時延信息的多QoS快速自適應路由演算法 蟻群演算法中參數α、β、ρ設置的研究——以TSP問題為例 基於人工蟻群優化的矢量量化碼書設計演算法 具有自適應雜交特徵的蟻群演算法 蟻群演算法在原料礦粉混勻優化中的應用 基於多Agent的蟻群演算法在車間動態調度中的應用研究 用蟻群優化演算法求解中國旅行商問題 蟻群演算法在嬰兒營養米粉配方中的應用 蟻群演算法在機械優化設計中的應用 蟻群優化演算法的研究現狀及研究展望 蟻群優化演算法及其應用研究進展 蟻群演算法的理論與應用 簡單蟻群演算法的模擬分析 一種改進的蟻群演算法求解最短路徑問題 基於模式求解旅行商問題的蟻群演算法 一種求解TSP的混合型蟻群演算法 基於MATLAB的改進型基本蟻群演算法 動態蟻群演算法求解TSP問題 用蟻群演算法求解類TSP問題的研究 蟻群演算法求解連續空間優化問題的一種方法 用混合型螞蟻群演算法求解TSP問題 求解復雜TSP問題的隨機擾動蟻群演算法 基於蟻群演算法的中國旅行商問題滿意解 蟻群演算法的研究現狀和應用及螞蟻智能體的硬體實現 蟻群演算法概述 蟻群演算法的研究現狀及其展望 基於蟻群演算法的配電網網架優化規劃方法 用於一般函數優化的蟻群演算法 協同模型與遺傳演算法的集成 基於蟻群最優的輸電網路擴展規劃 自適應蟻群演算法 凸整數規劃問題的混合蟻群演算法 一種新的進化演算法—蛟群演算法 基於協同工作方式的一種蟻群布線系統

❷ 什麼是蟻群演算法，神經網路演算法，遺傳演算法

蟻群演算法又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質.針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較,數值模擬結果表明,蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值。

神經網路
思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。
邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
神經網路的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。目前，主要的研究工作集中在以下幾個方面：
（1）生物原型研究。從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等生物科學方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。
（2）建立理論模型。根據生物原型的研究，建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。
（3）網路模型與演算法研究。在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機饃擬或准備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。
（4）人工神經網路應用系統。在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
遺傳演算法，是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法，它最初由美國Michigan大學J.Holland教授於1975年首先提出來的，並出版了頗有影響的專著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA這個名稱才逐漸為人所知，J.Holland教授所提出的GA通常為簡單遺傳演算法（SGA）。

❸ 蟻群演算法的相關研究

跟著螞蟻的蹤跡，你找到了什麼？通過上面的原理敘述和實際操作，我們不難發現螞蟻之所以具有智能行為，完全歸功於它的簡單行為規則，而這些規則綜合起來具有下面兩個方面的特點：
1、多樣性
2、正反饋
多樣性保證了螞蟻在覓食的時候不至走進死胡同而無限循環，正反饋機制則保證了相對優良的信息能夠被保存下來。我們可以把多樣性看成是一種創造能力，而正反饋是一種學習強化能力。正反饋的力量也可以比喻成權威的意見，而多樣性是打破權威體現的創造性，正是這兩點小心翼翼的巧妙結合才使得智能行為涌現出來了。
引申來講，大自然的進化，社會的進步、人類的創新實際上都離不開這兩樣東西，多樣性保證了系統的創新能力，正反饋保證了優良特性能夠得到強化，兩者要恰到好處的結合。如果多樣性過剩，也就是系統過於活躍，這相當於螞蟻會過多的隨機運動，它就會陷入混沌狀態；而相反，多樣性不夠，正反饋機制過強，那麼系統就好比一潭死水。這在蟻群中來講就表現為，螞蟻的行為過於僵硬，當環境變化了，螞蟻群仍然不能適當的調整。
既然復雜性、智能行為是根據底層規則涌現的，既然底層規則具有多樣性和正反饋特點，那麼也許你會問這些規則是哪裡來的？多樣性和正反饋又是哪裡來的？我本人的意見：規則來源於大自然的進化。而大自然的進化根據剛才講的也體現為多樣性和正反饋的巧妙結合。而這樣的巧妙結合又是為什麼呢？為什麼在你眼前呈現的世界是如此栩栩如生呢？答案在於環境造就了這一切，之所以你看到栩栩如生的世界，是因為那些不能夠適應環境的多樣性與正反饋的結合都已經死掉了，被環境淘汰了！ 蟻群演算法的由來：螞蟻是地球上最常見、數量最多的昆蟲種類之一，常常成群結隊地出現在人類的日常生活環境中。這些昆蟲的群體生物智能特徵，引起了一些學者的注意。義大利學者M.Dorigo，V.Maniezzo等人在觀察螞蟻的覓食習性時發現，螞蟻總能找到巢穴與食物源之間的最短路徑。經研究發現，螞蟻的這種群體協作功能是通過一種遺留在其來往路徑上的叫做信息素(Pheromone)的揮發性化學物質來進行通信和協調的。化學通信是螞蟻採取的基本信息交流方式之一，在螞蟻的生活習性中起著重要的作用。通過對螞蟻覓食行為的研究，他們發現，整個蟻群就是通過這種信息素進行相互協作，形成正反饋，從而使多個路徑上的螞蟻都逐漸聚集到最短的那條路徑上。
這樣，M.Dorigo等人於1991年首先提出了蟻群演算法。其主要特點就是：通過正反饋、分布式協作來尋找最優路徑。這是一種基於種群尋優的啟發式搜索演算法。它充分利用了生物蟻群能通過個體間簡單的信息傳遞，搜索從蟻巢至食物間最短路徑的集體尋優特徵，以及該過程與旅行商問題求解之間的相似性。得到了具有NP難度的旅行商問題的最優解答。同時，該演算法還被用於求解Job-Shop調度問題、二次指派問題以及多維背包問題等，顯示了其適用於組合優化類問題求解的優越特徵。
多年來世界各地研究工作者對蟻群演算法進行了精心研究和應用開發，該演算法現已被大量應用於數據分析、機器人協作問題求解、電力、通信、水利、采礦、化工、建築、交通等領域。
蟻群演算法之所以能引起相關領域研究者的注意，是因為這種求解模式能將問題求解的快速性、全局優化特徵以及有限時間內答案的合理性結合起來。其中，尋優的快速性是通過正反饋式的信息傳遞和積累來保證的。而演算法的早熟性收斂又可以通過其分布式計算特徵加以避免，同時，具有貪婪啟發式搜索特徵的蟻群系統又能在搜索過程的早期找到可以接受的問題解答。這種優越的問題分布式求解模式經過相關領域研究者的關注和努力，已經在最初的演算法模型基礎上得到了很大的改進和拓展。
經過一定時間，從食物源返回的螞蟻到達D點同樣也碰到障礙物，也需要進行選擇。此時A, B兩側的信息素濃度相同，它們仍然一半向左，一半向右。但是當A側的螞蟻已經完全繞過障礙物到達C點時，B側的螞蟻由於需走的路徑更長，還不能到達C點，圖3表示蟻群在障礙物前經過一段時間後的情形。
此時對於從蟻巢出發來到C點的螞蟻來說，由於A側的信息素濃度高，B側的信息素較低，就傾向於選擇A側的路徑。這樣的結果是A側的螞蟻越來越多，最終所有螞蟻都選擇這條較短的路徑，圖4 表示蟻群最終選擇的路徑
上述過程，很顯然是由螞蟻所留下的信息素的「正反饋」過程而導致的。螞蟻個體就是通過這種信息的交流來達到搜索食物的目的。蟻群演算法的基本思想也是從這個過程轉化而來的。
蟻群演算法的特點：
1)蟻群演算法是一種自組織的演算法。在系統論中，自組織和它組織是組織的兩個基本分類，其區別在於組織力或組織指令是來自於系統的內部還是來自於系統的外部，來自於系統內部的是自組織，來自於系統外部的是他組織。如果系統在獲得空間的、時間的或者功能結構的過程中，沒有外界的特定干預，我們便說系統是自組織的。在抽象意義上講，自組織就是在沒有外界作用下使得系統熵減小的過程(即是系統從無序到有序的變化過程)。蟻群演算法充分體現了這個過程，以螞蟻群體優化為例子說明。當演算法開始的初期，單個的人工螞蟻無序的尋找解，演算法經過一段時間的演化，人工螞蟻間通過信息激素的作用，自發的越來越趨向於尋找到接近最優解的一些解，這就是一個無序到有序的過程。
2)蟻群演算法是一種本質上並行的演算法。每隻螞蟻搜索的過程彼此獨立，僅通過信息激素進行通信。所以蟻群演算法則可以看作是一個分布式的多agent系統，它在問題空間的多點同時開始進行獨立的解搜索，不僅增加了演算法的可靠性，也使得演算法具有較強的全局搜索能力。
3)蟻群演算法是一種正反饋的演算法。從真實螞蟻的覓食過程中我們不難看出，螞蟻能夠最終找到最短路徑，直接依賴於最短路徑上信息激素的堆積，而信息激素的堆積卻是一個正反饋的過程。對蟻群演算法來說，初始時刻在環境中存在完全相同的信息激素，給予系統一個微小擾動，使得各個邊上的軌跡濃度不相同，螞蟻構造的解就存在了優劣，演算法採用的反饋方式是在較優的解經過的路徑留下更多的信息激素，而更多的信息激素又吸引了更多的螞蟻，這個正反饋的過程使得初始的不同得到不斷的擴大，同時又引導整個系統向最優解的方向進化。因此，正反饋是螞蟻演算法的重要特徵，它使得演算法演化過程得以進行。
4)蟻群演算法具有較強的魯棒性。相對於其它演算法，蟻群演算法對初始路線要求不高，即蟻群演算法的求解結果不依賴於初始路線的選擇，而且在搜索過程中不需要進行人工的調整。其次，蟻群演算法的參數數目少，設置簡單，易於蟻群演算法應用到其它組合優化問題的求解。
蟻群演算法的應用進展以蟻群演算法為代表的蟻群智能已成為當今分布式人工智慧研究的一個熱點，許多源於蜂群和蟻群模型設計的演算法己越來越多地被應用於企業的運轉模式的研究。美國五角大樓正在資助關於群智能系統的研究工作-群體戰略(Swarm Strategy)，它的一個實戰用途是通過運用成群的空中無人駕駛飛行器和地面車輛來轉移敵人的注意力，讓自己的軍隊在敵人後方不被察覺地安全進行。英國電信公司和美國世界通信公司以電子螞蟻為基礎，對新的電信網路管理方法進行了試驗。群智能還被應用於工廠生產計劃的制定和運輸部門的後勤管理。美國太平洋西南航空公司採用了一種直接源於螞蟻行為研究成果的運輸管理軟體，結果每年至少節約了1000萬美元的費用開支。英國聯合利華公司己率先利用群智能技術改善其一家牙膏廠的運轉情況。美國通用汽車公司、法國液氣公司、荷蘭公路交通部和美國一些移民事務機構也都採用這種技術來改善其運轉的機能。鑒於群智能廣闊的應用前景，美國和歐盟均於近幾年開始出資資助基於群智能模擬的相關研究項目，並在一些院校開設群體智能的相關課程。國內，國家自然科學基金」十五」期間學科交叉類優先資助領域中的認知科學及其信息處理的研究內容中也明確列出了群智能領域的進化、自適應與現場認知主題。
蟻群優化演算法最初用於解決TSP問題，經過多年的發展，已經陸續滲透到其他領域中，比如圖著色問題、大規模集成電路設計、通訊網路中的路由問題以及負載平衡問題、車輛調度問題等。蟻群演算法在若干領域己獲得成功的應用，其中最成功的是在組合優化問題中的應用。
在網路路由處理中，網路的流量分布不斷變化，網路鏈路或結點也會隨機地失效或重新加入。蟻群的自身催化與正向反饋機制正好符合了這類問題的求解特點，因而，蟻群演算法在網路領域得到一定應用。蟻群覓食行為所呈現出的並行與分布特性使得演算法特別適合於並行化處理。因而，實現演算法的並行化執行對於大量復雜的實際應用問題的求解來說是極具潛力的。
在某群體中若存在眾多無智能的個體，它們通過相互之間的簡單合作所表現出來的智能行為即稱為集群智能(Swarm Intelligence)。互聯網上的交流，不過是更多的神經元連接(人腦)通過互聯網相互作用的結果，光纜和路由器不過是軸突和突觸的延伸。從自組織現象的角度上看，人腦的智能和蟻群也沒有本質上的區別，單個神經元沒有智能可言，單個螞蟻也沒有，但是通過連接形成的體系，是一個智能體。（作者： 李精靈 編選：中國電子商務研究中心）

❹ 啟發式搜索演算法的演算法舉例

啟發演算法有： 蟻群演算法，遺傳演算法、模擬退火演算法等 蟻群演算法是一種來自大自然的隨機搜索尋優方法，是生物界的群體啟發式行為，現己陸續應用到組合優化、人工智慧、通訊等多個領域。蟻群演算法的正反饋性和協同性使其可用於分布式系統，隱含的並行性更使之具有極強的發展潛力。從數值模擬結果來看，它比目前風行一時的遺傳演算法、模擬退火演算法等有更好的適應性。

❺ 蟻群演算法是什麼

蟻群演算法，又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。 它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種模擬進化演算法，初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質。針對PID控制器參數優化設計問題，將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較，數值模擬結果表明，蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值。

原理
設想，如果我們要為螞蟻設計一個人工智慧的程序，那麼這個程序要多麼復雜呢？首先，你要讓螞蟻能夠避開障礙物，就必須根據適當的地形給它編進指令讓他們能夠巧妙的避開障礙物，其次，要讓螞蟻找到食物，就需要讓他們遍歷空間上的所有點；再次，如果要讓螞蟻找到最短的路徑，那麼需要計算所有可能的路徑並且比較它們的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼地編程，因為程序的錯誤也許會讓你前功盡棄。這是多麼不可思議的程序！太復雜了，恐怕沒人能夠完成這樣繁瑣冗餘的程序。

然而，事實並沒有你想得那麼復雜，上面這個程序每個螞蟻的核心程序編碼不過100多行！為什麼這么簡單的程序會讓螞蟻干這樣復雜的事情？答案是：簡單規則的涌現。事實上，每隻螞蟻並不是像我們想像的需要知道整個世界的信息，他們其實只關心很小范圍內的眼前信息，而且根據這些局部信息利用幾條簡單的規則進行決策，這樣，在蟻群這個集體里，復雜性的行為就會凸現出來。這就是人工生命、復雜性科學解釋的規律！那麼，這些簡單規則是什麼呢？

❻ 智慧工地中的圖像感測技術的應用進展

本文內容來自以下文章：

楊曉嬌,於忠,冮軍.智慧工地中的圖像感測技術的應用進展[J].四川建築,2021,41(S1):41-44.

摘要：文章對智慧工地中的圖像感測技術的發展歷程、以及圖像技術、視頻技術、激光雷達點雲技術在建築工地中的應用作介紹，並介紹了智能演算法在圖像處理技術領域的發展應用。最後提出為了更好地滿足施工監管的需求，圖像技術可以通過視頻技術、激光雷達點雲技術在時間、空間上進行交叉驗證，以提高圖像識別的准確性。在智能演算法與圖像耦合技術方面應結合三維技術形成更加准確地實時反饋信號指導工程施工。

關鍵詞：圖像感測技術; 視頻技術; 激光雷達點雲技術; 智能演算法

智慧工地和智慧建築的興起與當今智能化、信息化的發展有著緊密的聯系。隨著我國城鎮化進程的加快，建築施工過程日益復雜，施工現場安全問題，如勞務人員安全帽和安全繩佩戴、施工現場臨時用電混亂、臨邊防護等問題，也日益凸顯出來，使得傳統施工安全監管技術已經無法滿足目前現場施工安全的要求。藉助計算機和人工智慧技術的快速發展，圖像感測技術憑借 處理精度高、靈活性強、再現性好、適用面廣等特點 成功應用於建築施工安全管理等過程，為項目管理人員提供施工現場的安全隱患、施工動態及進度的實時反饋，提高了建築施工安全管理效率。

進入21世紀，圖像感測技術的應用范圍被逐漸拓寬，甚至在某些領域已經取得突破。然而，對計算機計算速度、存儲容量要求較高，圖像處理使用頻帶較寬、以及在成像、傳輸方面還有一定的技術難度等因素，制約了圖像感測技術的進一步發展。

目前，智慧工地系統中包含了大量的各類感測器和核心的數據實時處理技術，也由此帶來了大量的數據獲取、傳遞和處理。隨著智能技術的發展，視頻圖像信息在建築信息數據中的佔比越來越大，利用圖像感測技術對建築施工進度、人員安全帶和防護柵欄等安全裝置狀態識別、工程質量評價以及施工現場揚塵監測等過程進行實時反饋，實現建築施工過程中的信息識別、安全監管、決策分析等功能，使得圖像感測技術成為建築施工管理過程中的重要技術手段之一。

1 圖像及視頻感測技術在智慧工地中的應用

1.1 圖像技術在建築工地中的應用

圖像技術總體上可以分為 圖像分析、圖像重建和圖像的像質改善 三大部分，在建築施工中圖像技術一般用於圖像分析，如人臉識別、安全帽/繩識別、火災識別、混凝土結構監控等。

1. 2 視頻技術在建築工地的應用

建築工地是一個復雜龐大的區域，利用視頻技術對建築物內部各個位置情況進行監管，對建築施工現場安全管理進行實時監控。從現有的研究和應用案例來看，建築工地對視頻監控的需求主要集中在: 地基基礎、地面施工、高層作業以及文明施工檢查 等階段。其中， 安全問題 是各個階段最突出的問題之一，利用視頻技術對施工現場的深基坑、高邊坡支護安全、模板工程安全、臨邊洞口防護、腳手架搭設安全等過程進行監管，既減輕了監管人員的工作強度，又加強了建設行政主管部門以及監管機構的調控監控力度，提高了工作效率。

1.3 激光雷達點雲技術在建築工地的應用

近年來，利用激光雷達技術處理大規模的地理空間數據，發展了計算機視覺、計算機圖形學。從有關於建築重建、圖像以及激光雷達建模的文獻中發現，其中很大一部分內容致力於基於圖像的方法進行 建築重建 。激光雷達利用點雲成型技術能快速獲取大范圍區域表面采樣點的三維空間數據，正是由於其在建模工作上的高效性，因而在 建築規劃、建築施工以及文物保護等 方面起到了重要作用。

2 智能演算法對於圖像技術在智慧建築領域發展的影響

2.1 智能演算法在圖像處理技術中的發展

智能演算法自提出以來就引起了國內外眾多學者的廣泛關注，經過多年的發展和創造，智能優化演算法已成功應用在國民經濟的各個領域，為生產生活中的許多復雜問題提供了一個高效可行的解決方案，成為了學術領域中一個重要的研究方向。其中比較經典的智能優化演算法有: 遺傳演算法(GA)、蟻群演算法(ACO)、粒子群演算法(PSO)、差分進化演算法(DE)、混合蛙跳演算法(SFLA)、人工蜂群演算法 等。 在圖像處理技術上蟻群演算法和粒子群演算法是最常用的演算法 。

總的來說，智能演算法用於圖像處理技術的優化具有兩個方面的重要作用。 一是基於大數據信息平台的信息匯總數據智能處理分析，引導圖像處理技術的優化和發展; 二是基於大數據技術對於數字信號的處理架構以及模型優化，能夠有效輔助現有圖像處理技術，實現圖像處理技術的快速升級。

2.2 智能演算法和圖像耦合技術對感測建模方法的改進

利用 智能演算法與圖像耦合技術 處理施工過程中火災識別、污染識別、勞務人員安全識別等問題具有高速、便捷等特點。智能演算法與圖像之間的耦合技術主要利用圖像本身具有的張量結構，且張量結構具有良好的表達能力和計算特性，因此可以利用智能演算法對張量結構進行分解並快速而高質量對圖像進行壓縮和提取相關特徵信息，從而可以利用獲取的信息進行快速的感測建模。施工現場的大氣污染防治作為建築工地的重要工作之一，利用圖像處理技術對施工過程中的揚塵、裸土覆蓋等問題進行智能識別，通過智能演算法與圖像之間的耦合技術對施工現場的揚塵、煙霧、裸土等信息進行提取感測建模，實現快速識別、抓取、處理等功能，並生成相應的數學模型對施工過程進行預測、評估等，指導施工現場管理。

然而，智能演算法與圖像耦合技術的感測建模方法僅僅是獲取圖像中的 二維數據信息 進行快速建模，對施工現場出現的問題作出的響應更多隻是簡單提取建模、分析、以及預警等，很難進一步提高精度。因此， 智能演算法與圖像之間的耦合技術應結合三維技術進行更加精確的數據信息提取，從而形成精度更高的實時反饋、預測模型、評價模型等指導現場施工實現精確識別、預測告警、以及深度治理等功能 。

3 總結和展望

本文主要對圖像感測技術的發展歷程，以及 圖像技術、視頻技術、激光雷達點雲技術 在建築中的應用進行了概述，指出隨著建築施工過程的日益復雜，建築體量增大，僅僅依靠圖像識別技術對勞務人員、安全帽佩戴、煙霧情況進行識別已經無法滿足工地現場管理的要求，因此目前圖像技術應與視頻技術相結合，以提高圖像識別的准確性。並提出利用激光雷達點雲與視頻圖像技術對施工過程中的揚塵、裸土識別等進行交叉驗證，以提高識別精度，實現建築施工污染源的精準定位、智能預測、深度治理。文中還對智能演算法、以及其在圖像處理技術領域的應用進行了介紹，提出智能演算法與圖像耦合技術對於感測建模方法應結合三維技術進行更加精確的數據信息提取，從而形成精度更高的實時反饋、各類模型等指導現場工地施工。

❼ 大自然的秘密 語文六年

螞蟻是一種有社會性的生活習性的昆蟲，屬於膜翅目，螞蟻的觸角明顯的膝狀彎曲，腹部有一、二節呈結節狀，一般都沒有翅膀，只有雄蟻和沒有生育的雌蟻在交配時有翅膀，雌蟻交配後翅膀即脫落。螞蟻是完全變態型的昆蟲，要經過卵、幼蟲、蛹階段才發展成成蟲，螞蟻的幼蟲階段沒有任何能力，它們也不需要覓食，完全由工蟻喂養，工蟻剛發展為成蟲的頭幾天，負責照顧蟻後和幼蟲，然後逐漸地開始做挖洞、搜集食物等較復雜的工作，有的種類螞蟻工蟻有不同的體型，個頭大的頭和牙也發展的大，經常負責戰斗保衛蟻巢，也叫兵蟻。外形特徵
螞蟻目前有21亞科283屬（after Bolton 2003）（主流沿用的是16亞科的分類系統和21亞科的系統相比，新的系統從猛蟻亞科中分出了若干亞科）。一般體小（0.5mm-3mm），顏色有黑、褐、黃、紅等，體壁具彈性，光滑或有毛。口器咀嚼式，上顎發達。觸角膝狀，4~13節，柄節很長，末端2~3節膨大。腹部第1節或1、2節呈結狀。有翅或無翅。前足的距離大，梳狀，為凈角器（清理觸角用）。螞蟻的外部形態分頭、胸、腹三部分，有六條腿。螞蟻卵約0.5毫米長，呈不規則的橢圓形，乳白色，幼蟲蠕蟲狀半透明，工蟻體細小，體長約2.8毫米，全身棕黃，單個蟻要細看才易發現。雄、雌蟻體都比較粗大。腹部肥胖，頭、胸棕黃色，腹部前半部棕黃色，後半部棕褐色。雄蟻體長約5.5毫米。雌蟻體長約6.2毫米。室內環境常見的有法老蟻Monomorium pharaonis L.等。分布范圍
螞蟻是地球上最常見的昆蟲，數量最多的昆蟲種類。由於各種螞蟻都是社會性生活的群體，在古代通稱「蟻」。據現代形態科學分類，螞蟻屬於蜂類。 螞蟻能生活在任何有它們生存條件的地方，是世界上抗擊自然災害最強的生物。為多態型的社會昆蟲.據估計，僅有大約半數的螞蟻——目前約為11700種一一被描述了。一個更大范圍的螞蟻區系研究也有待進行。
[編輯本段]生活習性
【螞蟻的住房】潮濕溫暖的土壤。 它們通常生活在乾燥的地區，但能在水中存活兩個星期。 【螞蟻的壽命】螞蟻的壽命很長，工蟻可生存幾星期至3-7年，蟻後則可存活十幾年或幾十年，甚至50多年。一蟻巢在1個地方可生長1年。 螞蟻的復眼顯微照片【螞蟻的蟻型與分工】 螞蟻發育為完全變異形態。所有的蟻科都過社會性群體生活。一般在一個群體里有四種不同的蟻型。 l．蟻後：有蟻後生殖能力的雌性，或稱母蟻，又稱蟻王，在群體中體型最大，特別是腹部大，生殖器官發達，觸角短，胸足小，有翅、脫翅或無翅。主要職責是產卵、繁殖後代和統管這個群體大家庭。 2．雄蟻：或稱父蟻。頭圓小，上顎不發達，觸角細長。有發達的生殖器官和外生殖器，主要職能是與蟻後交配。 3．工蟻：大頭蟻工蟻又稱職蟻。無翅，是不發育的雌性，一般為群體中最小的個體，但數量最多。復眼小，單眼極微小或無。上顎、觸角和三對胸足都很發達，善於步行奔走。工蟻沒有生殖能力。工蟻的主要職責是建造和擴大巢穴、採集食物、飼喂幼蟲及蟻後等。 4．兵蟻：「兵蟻」是對某些螞蟻種類的大工蟻的俗稱。 螞蟻建立群體，也是以通過婚飛方式兩性相識結交為起點。相識後一見鍾情，在飛行中或飛行後交尾。「新郎」壽命不長，兵蟻交尾後不久死亡留下「遺孀」蟻後獨自過著孤單生活。蟻後脫掉翅膀，在地下選擇適宜的土質和場所築巢。她「孤家寡人」，力量有限，只能暫時造一小室，作為安身之地，並使已「受孕」的身體有個產房。待體內的卵發育成熟產出後，小幼蟲孵化出世，蟻後就忙碌起來。每個幼蟻的食物都由她嘴對嘴地喂給，直到這些幼蟻長大發育為成蟻，並可獨立生活時為止。當第一批工蟻長成時，它們便挖開通往外界的洞口去尋找食物，隨後又擴大巢穴建築面積，為越來越多的家族成員提供住房。自此以後，飽受艱苦的蟻後就坐享清福，成為這個群體大家族的統帥。撫育幼蟻和喂養蟻後的工作均由工蟻承擔。但蟻後還要繼續交配，不斷產生受精卵，以繁殖大家族。蟻巢有各種形式，大多數種類在地下土中築巢，挖有隧道、小室和住所，並將掘出的物質及葉片堆積在入口附近，形成小丘狀，起保護作用。也有的蟻用植物葉片、莖稈、葉柄等築成紙樣巢掛在樹上或岩石間。還有的蟻生活在林區朽木中。更為特殊的是，有的蟻將自己的巢築在別的種類蟻巢之中或旁邊；而兩「家」並不發生糾紛，能夠做到和睦相處。這種蟻巢叫做混合性蟻巢，實為異種共棲。無論不同的蟻類或同種的蟻，其一個巢內蟻的數目均可有很大的差別。最小的群體只有幾十隻或近百隻蟻，也有的幾千隻蟻，而大的群體可以有幾萬只，甚至更多的蟻。 在我國華南一帶的闊葉林中，還有一種翹尾蟻，顧名思義，就是它那帶有螯針的尾端常翹起來，隨時准備進攻的樣子。它有種怪脾氣，經常與樹打交道。它喜歡用叼來的腐質物以及從樹上啃下來的老樹皮，再攙雜上從嘴裡吐出來的粘性汁液，在樹上築成足球大的巢，巢內分成許多層次，分別住著雄蟻、蟻後和工蟻，並在巢中生兒育女，成為一個"獨立王國"。開始時一樹一巢，當群體過大，而且又有新的蟻後出生時，新蟻後便帶領部分工蟻另造新居。有時為爭奪領域，常展開一場惡斗。為了在樹上捕捉其他小蟲為食，它可用細長而有力的足在樹冠的枝葉上奔跑。如兩樹相距較近，為免去長途奔波之勞，它們能巧妙地互相咬住後足，垂吊下來，借風飄盪，搖到另一棵樹上去，搭成一條"蟻索橋"。為了能較長久地連接兩樹之間的通途，承擔搭橋任務的工蟻還能不斷替換。樹上的食物捕盡，又結隊順樹而下，長途奔襲，捕捉地面上的小動物。獵物一旦被擒獲，翹尾蟻便會用螯針注入麻醉液，使獵物處於昏迷狀態，然後拉的拉，拽的拽，即使是一隻超過它螳螂們體重百倍的螳螂或蚯蚓，也能被它們輕而易舉地拖回巢中。 人們從有這種蟻巢的樹下經過，可要十分小心。如驚動了它們，會傾巢出動，順樹而下或從空而降，進行攻擊，使你遭受挨蜇之苦。大家可要小心螞蟻! 蟻類的食性在不同亞科和不同種類之間有很大的差別。一般可分為肉食性、植食性和雜食性。螞蟻在一年中的大部分時間里都在辛勤地勞動。那麼到了嚴寒的冬天它們又到哪裡去覓食呢?它們是如何過冬的呢?原來聰明的螞蟻在入冬之前早有準備。它們首先搬運雜草種子，准備明年播種用；同時搬蚜蟲運蚜蟲、介殼蟲、角蟬和灰蝶幼蟲等到自己巢內過冬，從這些昆蟲身上吸取排泄物做為食料(奶蜜)。螞蟻為什麼知道冬天快來了呢?從現代科學的觀點看，螞蟻的這種本能是受它們體內的年生物鍾控制而起作用的，換句話說，它們是按照年生物鍾的運行規律做好越冬期食物儲備的。 與螞蟻互動形成的生物達到了驚人的程度。與螞蟻共生(symbiosis)的生物，或專性或間性，植物超過了52科465種(Jolivet 1996)，動物則達到了數千種(Kistner 1982; Hölldobler & Wilson 1990)，還有大量未知的真菌和微生物(Schultz & McGlynn 2000; Mueller et al. 2001)。 螞蟻正在使用著非凡的生存策略——種植真菌，收獲種子，放牧產蜜昆蟲，編制巢穴，合作捕食，社會性寄生，蓄奴——這些都極大地刺激著科學家和公眾的好奇心。 螞蟻在世界各個角落都能存活，其秘訣就在於它們生活在一個非常有組織的群體中。它們一起工作，一起建築巢穴，使它們的卵與後代能在其中安全成長。 螞蟻有不同的類型，每一類都有其專門的職責。蟻後產卵，大部分卵將發育成雌性，它們被稱為工蟻。它們負責建築並保衛巢穴，照顧蟻後、卵和幼蟲，以及搜尋食物。到了一定的時候，雄蟻與新的蟻後會產生出來。它們有翅膀，從巢穴里集群飛出。交配以後，雄蟻即死去，新的蟻後則開始領導起又一個群體的生活。 在群體中，蟻後是最重要的成員。它是唯一能產卵的。這意味著它是這一群體中所有螞蟻的母親。工蟻喂養它，替它清潔身體，並將它的卵帶到另一處去照料。 某些澳大利亞螞蟻將它們的工蟻作為一種活的儲藏罐。當工蟻採集了大量的花蜜，即一種源自花中的甜甜的液體，將它吞進體內、身體變得膨大起來之後，它們就將自身掛在巢穴的天花板上，一直到有別的螞蟻需要食用它們體內儲藏的那些花蜜為止。 兵蟻正在林地上覓食。為搜尋食物，它們有時會在林地上排成長隊。它們總是很飢餓，因此幾乎會向任何東西發起進攻，有時甚至是大的哺乳動物。 不同的螞蟻吃不同的食物。收獲蟻吃種子，它們將種子收藏在地窖里；而割葉蟻吃蘑菇，它們將葉片搬運到地下，用來培植蘑菇。有些螞蟻則貯存一種叫蚜蟲的昆蟲，它們從蚜蟲體內抽取一種含糖的物質作為食物，這同人類從母牛身上擠奶的方式非常相似。 根據科學家的研究證明，螞蟻在洞穴里缺少糖份，對自己的生長發育很不好，為了能夠找到充分的糖份，所以螞蟻一旦發現甜的東西，觸角就會自主的硬起來，這是螞蟻的一個天性。 螞蟻是社會性很強的昆蟲，彼此通過身體發出的信息素來進行交流溝通，當螞蟻找到食物時，會在食物上撒布信息素，別的螞蟻就會本能地把有信息素的東西拖回洞里去。 當螞蟻死掉後，它身上的信息素依然存在，當有別的螞蟻路過時，會被信息素吸引，但是死螞蟻不會像活的螞蟻那樣跟對方交流信息（互相觸碰觸角），於是它帶有信息素的屍體就會被同伴當成食物搬運回去。 通常情況下，那樣的屍體不會被當成食物吃掉，因為除了信息素以外，每一窩的螞蟻都有自己特定的識別氣味，有相同氣味的東西不會受到攻擊，這就是同窩的螞蟻可以很好協作的基礎。 螞蟻在行進的過程中，會分泌一種信息素，這種信息素會引導後面的螞蟻走相同的路線。如果我們用手劃過螞蟻的行進隊伍，干擾了螞蟻的信息素，螞蟻就會失去方向感，到處亂爬。所以我們不要隨便干擾它們。 螞蟻的顯微照片螞蟻為典型的社會昆蟲，具有社會昆蟲的3大要素，即同種個體間能相互合作照顧幼體；具明確的勞動分工系統；且子代能在一段時間內照顧上一代。 另外要指出的，「白蟻」不是螞蟻，白蟻除了與螞蟻一樣具有社會生活習性外，在生理結構上和螞蟻有很大的差別。 生物的行為是指生物體進行的在外部可以察覺得到的有適應意義的活動。行為學就是研究這些活動的學科。形態和行為首先被人們注意，但是直到19世紀人們才獲得生物行為研究的理論武器和實驗手段。進化論學說將動物的行為提高到了適應性層次。 目前對生物行為的歸類非常混亂。從遺傳和發育的角度一般將其分為先天行為和後天行為，也就是本能行為和學習行為。但這種分類方法並不常用，人們一般按照行為的功能對其劃分，遺憾的是這種劃分方式並不嚴格，存在大量的重疊區域.
螞蟻妙用
手術用蟻
南美蓋亞那的印第安人用切葉蟻的兵蟻作外科縫合手術。他們先讓蟻咬合傷口，再剪去蟻身，以蟻代替貓腸線。此外，美國邁阿密大學正在研究利用波利維亞螞蟻的蟻毒製成針劑來治風濕性關節炎。據說有的地方還有用螞蟻來診斷糖尿病的。 防洪用蟻 螞蟻還能預報洪水。亞馬遜河洪水泛濫之前，螞蟻四處收集情報，集體討論後作出決定，排一字長蛇陣或方陣向安全地方轉移。當地印第安人據此得知洪水淹沒范圍，因而及時搬遷。 航天實驗用蟻 1983年美國挑戰者號太空梭進行了許多科學實驗，其中一項就是研究在長期失重的條件下，蟻群嚴格的社會結構會不會瓦解。
編程用蟻
人們在研究螞蟻活動時發現，螞蟻個體之間在相互作用下產生了協調一致的行為，盡管這些作用可能很簡單，僅僅是一隻螞蟻緊跟另一隻螞蟻留下的路線而已，但是它們合起來卻可以解決棘手的問題，例如從通往一個食物源的無數條可能路徑中找出最短路徑。從一群群居生物中產生出來這樣一種集體行動被稱為群集智能。最近越來越多的研究者正試圖運用群集智能完成種種任務。螞蟻的覓食方式引導人們找到一種新的方法，從而為繁忙的通訊系統中的網路通訊重選路由，獲得最佳的程序。 螞蟻的群居性 在孤獨的環境里，螞蟻根本就不能活。只要它們單獨在一起，或者有時只是朋友少了一些，它們就會不吃不喝，很快死亡。只有等到它們的夥伴多到一定的程度，才能使它們的某些機能開始恢復。
蟻群演算法
蟻群演算法(ant colony optimization, ACO)，又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種求解組合最優化問題的新型通用啟發式方法，該方法具有正反饋、分布式計算和富於建設性的貪婪啟發式搜索的特點。
[編輯本段]螞蟻防治
螞蟻對溫度的反應敏感，多半在炎熱天氣活動。它們喜歡香甜的食品，如蛋糕、蜂蜜、麥芽糖、紅糖、雞蛋、水果核、肉皮、死昆蟲等。它們能辨別道路，行動極為匆忙，如果個別工蟻死亡，屍體會被運回蟻穴。但它們不耐飢餓，在沒有食物和水的情況下，經過4晝夜就會有一半死亡。 專家建議，家居螞蟻可先用開水浸淹，然後用洗衣粉投放到溝阻隔等方法防治。也可用殺滅蟑螂、蚊蟲的噴射劑，這些葯品均對小紅螞蟻有殺滅功效。不過小紅螞蟻是一種半社會性昆蟲，一般的噴射葯劑只能殺死群體中出巢活動的工蟻，蟻後、蟻王這些繁殖機器仍在巢中瘋狂繁殖。一隻蟻後每秒鍾能生出600隻小螞蟻，因此滅蟻採取全樓集體行動較為理想。最好的辦法是選擇一種適口性好、對螞蟻沒有趨避作用的葯劑毒餌，工蟻將毒餌搬回後，能夠使巢內蟻王、蟻後及幼蟲中毒身亡，達到全巢覆滅。 利用螞蟻特點消滅之： 螞蟻多在廚房有油物食品處，可利用這一特點將其消滅。晚上睡覺前先將所有食物移至螞蟻去不到的地方，再將一片肥豬肉膘放在地上，並准備好一暖瓶開水。第二天早上，螞蟻聚集在肥肉膘上吃得正香，不要驚散螞蟻，立即用開水燙死。這樣幾次即可消滅干凈。 ■室內螞蟻種類及其防治方法 室內螞蟻對家居的危害常被人們忽視,經調查室內螞蟻主要有小黃家蟻,大頭蟻,洛氏路社蟻和臭蟻,常築巢於路邊,牆角和牆縫,危害方式主要為竊取食物,叮咬及傳播細菌.針對其活動特點,可採用一些物理化學方法進行防治.如阻斷活動路線,封堵巢穴等.條件可以的情況下還可用生物激素的方法防治. 現在隨著我們城市建設的迅速發展,螞蟻的生存環境發生了巨大的改變,並逐漸適應了建築密集,人口稠密的城市環境,還常常侵入室內覓食,築巢.由於室內螞蟻會污染食物,破壞建築,傳播細菌,叮咬人體,因此對人類生活會造成一定的危害.我們為更好的防治這種危害就必須了解室內螞蟻的種類及其習性,然後再針對具體情況提出一些有效的辦法. ■材料與方法: 經過對家庭常見蟲害的調查統計,其中螞蟻主要有小黃家蟻,大頭蟻,洛氏路社蟻和臭蟻四種.通過對這四種螞蟻特性的分析,雖然其危害遠不及蟑螂,蒼蠅等,但對家居仍是一種隱患.所以針對其穴居和活動路徑上留下特殊化學氣味等特點,可採取如下方法清除: 1.濕布揩除: 若發現有一列或多列螞蟻活動,可用濕布揩去,並放入裝有洗衣粉水的盆中將其淹死; 2.洗衣粉水溝阻隔: 由於螞蟻一進入洗衣粉水便會被淹死,所以此法可用以保護一定的區域; 3.水淹: 即用澆水的方法淹掉螞蟻巢,比較適合在花盆中營巢的螞蟻. 4.化學防治: 粉塵:通常採用硅酸(二氧化硅)粉等吸入性粉塵使螞蟻體內缺水而死亡; 5.硅酸粉蟲菊酯粉混合物: 此種方法是上法的改良,可以縮短殺滅的時間,但應避免自己吸入粉麈或將粉塵吸入室中; 化學葯劑噴霧在蟻巢口周圍及蟻路上噴灑化學葯劑可直接觸殺害蟻 此法易造成環境污染和抗性.現多用葯劑如下: 90%以上敵百蟲原液500—1000倍液噴霧; 50%敵敵畏乳油或80%敵敵畏乳油1000—1500倍液,2000—3000倍液噴霧; 0.1%除蟲菊酯煤油溶劑噴霧等. 這些方法有較好的效果,見效迅速,但不徹底,不易根絕,且易造成環境污染和抗性. 6.毒餌: 毒餌即是由化學葯劑與螞蟻喜食的食物誘餌混合而成.根據螞蟻的交哺行為,一隻工蟻取食毒餌後,只要其短時間內不死亡,就可將毒餌帶入蟻巢,引起其它個體死亡,死亡時間一般在七天之內,但螞蟻蛹不進食,因此可能存活,使除蟻不徹底. 7.保幼激素類似物毒餌: 即在餌料內配以保幼激素類似物,如抑太保(Chlorfluazuron),甲氧保幼激素(Methoprene)等, 激素濃度一般為餌重的0.6%至1.5%.目前正研製向保幼激素類似物中加入增效劑,使此法更趨完善. 將雞蛋殼用火燒焦研成粉末後，撒在牆角或蟻穴附近，可置螞蟻於死地。壁櫥上有螞蟻，可放一些 香菜、 芹菜等有味蔬菜，可以驅趕螞蟻。在螞蟻經常出沒的地方放一些核桃葉或煙絲、花椒，能 起到驅逐螞蟻的作用。 家庭除蟻寶典 螞蟻對溫度的反應敏感，多半在炎熱天氣活動。它們喜歡香甜的食品，如蛋糕、蜂蜜、麥芽糖、紅塘、雞蛋、水果核、肉皮、死昆蟲等。它們能辨別道路，行動極為匆忙，如果個別工蟻死亡，屍體會被運回蟻穴。但它們不耐飢餓，在沒有食物和水的情況下，經過4晝夜就會有一半死亡。 1用報廢的自行車圈環形剪成約1厘米寬的長橡皮條, 用鞋釘和大頭針把它釘在門框上和玻璃窗與紗窗之間的窗框上. 自釘上橡皮條至今, 家中再沒有紅螞蟻進入. 橡皮條雖然不能徹底消滅紅螞蟻, 但能有效地避免紅螞蟻的侵擾, 不妨一試。 2雞蛋殼粉滅蟻法 用雞蛋殼數個, 放在爐子上烤黃(不能烤焦), 然後輾成粉末狀, 撒在螞蟻窩周圍及其經常出入的地方, 因為此粉末有香味, 螞蟻特別愛吃, 吃多了就會被撐死. 放幾天就可看到地上有很多死螞蟻, 經常放些就會沒有螞蟻了。 3聽說用花椒投放在螞蟻出沒處可以軀趕螞蟻！不過沒法徹底消滅它們 4地面尖兵班——螞蟻 其實螞蟻並不是純粹的壞蟲蟲，有些螞蟻對人類很有益。比如，它們改良土壤、傳授花粉、捕食害蟲……然而當它們鑽到家裡來，就成了麻煩了——比如，它們愛甜品，你剛轉身工夫，香蕉或蛋糕上沒准就被螞蟻襲擊了。還有小黃家蟻，它是最愛在室內作案的，還可能攜帶病原菌，傳播疾病。 做法：在室內做巢，分布廣，造巢地點多變，尤其是它們做巢初期很難發現，等到非常有規模時你才會發現。 溫床：廚衛及陽台的水泥縫中，瓷磚背後，花盆附近。 滅絕招數： 1.以濕布擦除螞蟻。 2.水中加洗衣粉沖洗。 3.還可以用各種殺蟲劑噴灑防除工蟻，或以毒餌誘殺蟻群。 4.檸檬香茅精油針對螞蟻格外有效 5.螞蟻怕炭。就是那種黑黑的，木頭燒出來的炭，知道不？往邊上劃幾道就成了。 1.只要在糖罐中加入幾根折斷的韭菜，就可以防螞蟻。 2.把不要的香水瓶裝些水，放在飲水機旁的地板上，螞蟻就不會在飲水機周圍出現了。 3.把蛋殼用火烤，烤得表面有一點焦焦的（不用全部都焦），把蛋殼搗碎，放在塑料蓋內，再把塑料蓋放在桌腳下方就可以了。 4.在螞蟻走過的地方撒上爽身粉（痱子粉），隔幾天就看不到螞蟻了。 5.螞蟻怕橡皮筋的味道，把橡皮筋綁在桌腳或罐子上即可。 6.壁櫥里有螞蟻，可放一些香菜、芹菜等有味蔬菜，即可驅趕螞蟻。 7.用洗衣粉稀釋後直接抹在螞蟻常出路的路線上，讓它自然干，且不再用水擦拭乾凈。 8.在拖地的水中加入幾滴熏衣草精油，螞蟻就會在家中絕跡。 9.用樟腦球磨成粉，撒在螞蟻常出沒的地方，效果很好。
[編輯本段]識蟻誤區
據力學家測定，一隻螞蟻能夠舉起超過自身體重400倍的東西，還能夠拖運超過自身體重1700倍的物體。美國哈佛大學的昆蟲學家馬克莫費特，是一位對亞洲蟻頗有研究的學者。根據他的觀察，10多隻團結一致的螞蟻，能夠搬走超過它們自身體重5000倍的蛆或者別的食物，這相當於10個平均體重70公斤的彪形大漢搬運3500噸的重物，即平均每人搬運350噸，從相對力氣這個角度來看，螞蟻是當之無愧的大力士。小小的螞蟻為什麼能有如此神力？科學家們作了大量的研究、分析，證明螞蟻體內是一座微型動物營養寶庫，每100克螞蟻能產生2929千焦(700千卡)的熱量。科學工作者發現，螞蟻腿部肌肉是一部高效率的「發動機」，這個「肌肉發動機」又由幾十億台微妙的「小發動機」組成。所以，螞蟻能產生如此非凡超常的力量。螞蟻的「肌肉發動機」使用的是一種特殊的「燃料」，是一種結構非常復雜的含磷化合物，稱為三磷酸腺苷，即ATP。在許多場合下，只要肌肉在活動時產生一點兒酸性物質(這種感覺就是我們平常說的「胳膊酸了」)就能引起這種「燃料」的劇烈變化，這種變化能使肌肉蛋白的長形分子在霎那間收縮起來，產生巨大的力量。這種特殊的「燃料」不經過燃燒就能把潛藏的能量直接釋放出來，轉變為機械能，加之不存在機械摩擦，所以幾乎沒有能量的損失。正因為如此，螞蟻的「肌肉發動機」的效率非常高，可高達80%以上，這就是「螞蟻大力士」的奧秘。
[編輯本段]化學成分
廣西田陽縣產之擬黑多刺蟻體內含有自動氨基酸分析儀可測出的約40 種游離氨基酸中的26 種, 再加上蛋白質水解的氨基酸, 共27 種氨基酸。擬黑多刺蟻體內游離氨基酸中的蘇氨酸、苯丙氨酸、纈氨酸、異亮氨酸、亮氨酸、賴氨酸及蛋白質水解的蛋氨酸均為人體必需的氨基酸。至於色氨酸, 在此酸水解條件下, 幾乎完全破壞, 該儀器已無法確證, 故尚不能認為不含色氨酸。測定廣西中醫學院制葯廠用廣西貴縣產擬黑多刺蟻生產的螞蟻酒和螞蟻浸膏, 含有18 種氨基酸, 結果與陳即惠氏報道的結果基本相等。用原子吸收發射光譜法測Li; 用催化極譜法測Se、Mo、As、Co; 用等離子光量計測Yb、P 等, 證明擬黑多刺蟻及其醇浸膏中含有多種人體必需的微量元素。對東方木工蟻CamponotusJaponocus Ater rimuslsmery 和擬黑多刺蟻測定其氨基酸和主要微量元素的含量, 觀察到東方木工蟻中的門冬氨基酸等17 種氨基酸和總氨基酸含量均比擬黑多刺蟻的含量高。而Se、Zn、Fe、Mn、Cu 等5 種元素中, 除Zn 外, 東方木工蟻的含量均低於擬黑多刺蟻。
[編輯本段]螞蟻葯理作用
1 . 延年益壽、潤膚駐顏、強壯筋骨: 動物試驗和臨床觀察證實, 唾液腺激素對唾液缺乏症造成的間接營養異常所導致的疾病, 以及由此而起的各種老年性疾病, 有相當好的療效。對實驗性無唾液腺激素動物的全牙槽組織發育有促進作用。

❽ 感測器網路中使用蟻群演算法有什麼優點

那樣更方便精準

感測器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，並能將感受到的信息，按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。
感測器的特點包括:微型化、數字化、智能化、多功能化、系統化、網路化。它是實現自動檢測和自動控制的首要環節。感測器的存在和發展，讓物體有了觸覺、味覺和嗅覺等感官，讓物體慢慢變得活了起來。通常根據其基本感知功能分為熱敏元件、光敏元件、氣敏元件、力敏元件、磁敏元件、濕敏元件、聲敏元件、放射線敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大類。

❾ 蟻群演算法的執行結果一定收斂與全局最優解嗎

什麼是啟發式演算法轉自：p://blog.csdn.net/aris_zzy/archive/2006/05/27/757156.aspx引言：解決實際的問題，要建模型，在求解。求解要選擇演算法，只有我們對各種演算法的優缺點都很熟悉後才能根據實際問題選出有效的演算法。但是對各種演算法都了如指掌是不現實的，但多知道一些，會使你的選擇集更大，找出最好演算法的概率越大。現在研一，要開題了些點文獻綜述，願與大家分享。大自然是神奇的，它造就了很多巧妙的手段和運行機制。受大自然的啟發，人們從大自然的運行規律中找到了許多解決實際問題的方法。對於那些受大自然的運行規律或者面向具體問題的經驗、規則啟發出來的方法，人們常常稱之為啟發式演算法（Heuristic Algorithm）。現在的啟發式演算法也不是全部來自然的規律，也有來自人類積累的工作經驗。啟發式演算法的發展：啟發式演算法的計算量都比較大，所以啟發式演算法伴隨著計算機技術的發展，取得了巨大的成就。40年代：由於實際需要，提出了啟發式演算法（快速有效）。50年代：逐步繁榮，其中 貪婪演算法和局部搜索 等到人們的關注。60年代: 反思，發現以前提出的啟發式演算法速度很快，但是解得質量不能保證，而且對大規 模的問題仍然無能為力（收斂速度慢）。啟發式演算法的不足和如何解決方法：（水平有限 僅僅提出6點）啟發式演算法目前缺乏統一、完整的理論體系。很難解決！ 啟發式演算法的提出就是根據經驗提出，沒有什麼堅實的理論基礎。由於NP理論，啟發式演算法就解得全局最優性無法保證。等NP？=P有結果了再說吧，不知道這個世紀能不能行。各種啟發式演算法都有個自優點如何，完美結合。如果你沒有實際經驗，你就別去干這個，相結合就要做大量嘗試，或許會有意外的收獲。啟發式演算法中的參數對演算法的效果起著至關重要的作用，如何有效設置參數。還是那句話，這是經驗活但還要悟性，只有try again………..啟發演算法缺乏有效的迭代停止條件。還是經驗，迭代次數100不行，就200，還不行就1000…………還不行估計就是演算法有問題，或者你把它用錯地方了………..啟發式演算法收斂速度的研究等。你會發現，沒有完美的東西，要快你就要付出代價，就是越快你得到的解也就遠差。其中（４）集中反映了超啟發式演算法的克服局部最優的能力。雖然人們研究對啟發式演算法的研究將近５０年，但它還有很多不足：1.啟發式演算法目前缺乏統一、完整的理論體系。2.由於NP理論，各種啟發式演算法都不可避免的遭遇到局部最優的問題，如何判斷3.各種啟發式演算法都有個自優點如何，完美結合。4.啟發式演算法中的參數對演算法的效果起著至關重要的作用，如何有效設置參數。5.啟發演算法缺乏有效的迭代停止條件。6.啟發式演算法收斂速度的研究等。70年代：計算復雜性理論的提出，NP問題。許多實際問題不可能在合理的時間范圍內找到全局最優解。發現貪婪演算法和局部搜索演算法速度快，但解不好的原因主要是他們只是在局部的區域內找解，等到的解沒有全局最優性。 由此必須引入新的搜索機制和策略……….. Holland的遺傳演算法出現了（Genetic Algorithm）再次引發了人們研究啟發式演算法的 興趣。80年代以後： 模擬退火演算法（Simulated Annealing Algorithm），人工神經網路（Artificial Neural Network），禁忌搜索（Tabu Search）相繼出現。 最近比較熱或剛熱過去的：演化演算法（Evolutionary Algorithm）, 蟻群演算法（Ant Algorithms）， 擬人擬物演算法，量子演算法等。各個演算法的思想這就不再詳細給出（以後會給出一些，關注我的blog） ，為什麼要引出啟發式演算法，因為NP問題，一般的經典演算法是無法求解，或求解時間過長，我們無法接受。這里要說明的是：啟發式演算法得到的解只是近似最優解（近似到什麼程度，只有根據具體問題才能給出）. 二十一世紀的最大的數學難題NP？=P，如果NP=P啟發式演算法就不在有存在的意義。 優勝劣汰是大自然的普遍規律，它主要通過選擇和變異來實現。選擇是優化的基本思想，變異（多樣化）是隨機搜索或非確定搜索的基本思想。「優勝劣汰」是演算法搜索的核心，根據「優勝劣汰」策略的不同，可以獲得不

❿ 蟻群演算法在STP中有什麼作用

STP（Spanning Tree Protocol）是生成樹協議的英文縮寫。該協議可應用於環路網路，通過一定的演算法實現路徑冗餘，同時將環路網路修剪成無環路的樹型網路，從而避免報文在環路網路中的增生和無限循環。
STP的基本原理是，通過在交換機之間傳遞一種特殊的協議報文（在IEEE 802.1D中這種協議報文被稱為「配置消息」）來確定網路的拓撲結構。配置消息中包含了足夠的信息來保證交換機完成生成樹計算。
生成樹協議STP/RSTP
1. 技術原理：
STP的基本思想就是生成「一棵樹」，樹的根是一個稱為根橋的交換機，根據設置不同，不同的交換機會被選為根橋，但任意時刻只能有一個根橋。由根橋開始，逐級形成一棵樹，根橋定時發送配置報文，非根橋接收配置報文並轉發，如果某台交換機能夠從兩個以上的埠接收到配置報文，則說明從該交換機到根有不止一條路徑，便構成了循環迴路，此時交換機根據埠的配置選出一個埠並把其他的埠阻塞，消除循環。當某個埠長時間不能接收到配置報文的時候，交換機認為埠的配置超時，網路拓撲可能已經改變，此時重新計算網路拓撲，重新生成一棵樹。
2. 功能介紹：
生成樹協議最主要的應用是為了避免區域網中的網路環回，解決成環乙太網網路的「廣播風暴」問題，從某種意義上說是一種網路保護技術，可以消除由於失誤或者意外帶來的循環連接。STP也提供了為網路提供備份連接的可能，可與SDH保護配合構成以太環網的雙重保護。新型以太單板支持符合ITU-T 802.1d標準的生成樹協議STP及802.1w規定的快速生成樹協議RSTP，收斂速度可達到1s。
但是，由於協議機制本身的局限，STP保護速度慢（即使是1s的收斂速度也無法滿足電信級的要求），如果在城域網內部運用STP技術，用戶網路的動盪會引起運營商網路的動盪。目前在MSTP 組成環網中，由於SDH保護倒換時間比STP協議收斂時間快的多，系統採用依然是SDH MS-SPRING或SNCP，一般倒換時間在50ms以內。但測試時部分乙太網業務的倒換時間為0或小於幾個毫秒，原因是內部具有較大緩存。SDH保護倒換動作對MAC層是不可見的。這兩個層次的保護可以協調工作，設置一定的"拖延時間"(hold-off),一般不會出現多次倒換問題。

STP還有屏蔽雙絞線的意思（Shielded Twisted-Pair)

在生物學,化學以及物理等學科中,STP是standard temperature and pressure的縮寫.在理工實驗中一般指273K,100KPa的環境;而在醫學中則是指"標准體溫與脈搏".

營銷學中的STP
現代市場營銷理論的核心就是STP營銷，它包括三要素：
市場細分（market segmentation）
目標市場（market targeting）
市場定位（market positioning）
市場細分
市場細分的概念是美國市場學家溫德爾·史密斯(Wendell R.Smith)於20世紀50年代中期提出來的。
市場細分的含義
市場細分是指營銷者通過市場調研，依據消費者的需要和慾望、購買行為和購買習慣等方面的差異，把某一產品的市場整體劃分為若干消費者群的市場分類過程。每一個消費者群就是一個細分市場，每一個細分市場都是具有類似需求傾向的消費者構成的群體。
市場細分的程序
調查階段
分析階段
細分階段
細分消費者市場的基礎
地理細分：國家、地區、城市、農村、氣候、地形
人口細分：年齡、性別、職業、收入、教育、家庭人口、家庭類型、家庭生命周期、國籍、民族、宗教、社會階層
心理細分：社會階層、生活方式、個性
行為細分：時機、追求利益、使用者地位、產品使用率、忠誠程度、購買准備階段、態度。
市場細分的基本原理與依據
市場是商品交換關系的總和,本身可以細分
消費者異質需求的存在
企業在不同方面具備自身優勢
市場細分的作用
細分市場不是根據產品品種、產品系列來進行的，而是從消費者( 指最終消費者和工業生產者)的角度進行劃分的，是根據市場細分的理論基礎，即消費者的需求、動機、購買行為的多元性和差異性來劃分的。通過市場細分對企業的生產、營銷起著極其重要的作用。
1、有利於選擇目標市場和制定市場營銷策略。
市場細分後的子市場比較具體，比較容易了解消費者的需求，企業可以根據自己經營思想、方針及生產技術和營銷力量，確定自己的服務對象，即目標市場。針對著較小的目標市場，便於制定特殊的營銷策略。同時，在細分的市場上，信息容易了解和反饋，一旦消費者的需求發生變化，企業可迅速改變營銷策略，制定相應的對策，以適應市場需求的變化，提高企業的應變能力和競爭力。
聯想的產品細分策略，正是基於產品的明確區分，聯想打破了傳統的「一攬子」促銷方案，圍繞「鋒行」 「天驕」「家悅」三個品牌面向的不同用戶群需求，推出不同的「細分」促銷方案。選擇「天驕」的用戶，可優惠購買讓數據隨身移動的魔盤、可精彩列印數碼照片的3110列印機、SOHO好伴侶的M700多功能機、以及讓人盡享數碼音樂的MP3；選擇「鋒行」的用戶，可以優惠購買「數據特區」雙啟動魔盤、性格鮮明的列印機以及「新歌任我選」MP3播放器；鍾情於「家悅」的用戶，則可以優惠購買「電子小書包」魔盤、完成學習列印的列印機、名師導學的網校卡，以及成就電腦高手的XP電腦教程。
2、有利於發掘市場機會，開拓新市場。
通過市場細分，企業可以對每一個細分市場的購買潛力、滿足程度、競爭情況等進行分析對比，探索出有利於本企業的市場機會，使企業及時作出投產、移地銷售決策或根據本企業的生產技術條件編制新產品開拓計劃，進行必要的產品技術儲備，掌握產品更新換代的主動權，開拓新市場，以更好適應市場的需要。
3、有利於集中人力、物力投入目標市場。
任何一個企業的資源、人力、物力、資金都是有限的。通過細分市場，選擇了適合自己的目標市場，企業可以集中人、財、物及資源，去爭取局部市場上的優勢，然後再佔領自己的目標市場。
4、有利於企業提高經濟效益。
前面三個方面的作用都能使企業提高經濟效益。除此之外，企業通過市場細分後，企業可以面對自己的目標市場，生產出適銷對路的產品，既能滿足市場需要，又可增加企業的收入；產品適銷對路可以加速商品流轉，加大生產批量，降低企業的生產銷售成本，提高生產工人的勞動熟練程度，提高產品質量，全面提高企業的經濟效益。
市場細分的步驟
市場細分程序可通過如下例子看出：
一家航空公司對從未乘過飛機的人很感興趣（細分標準是顧客的體驗）。而從未乘過飛機的人又可以細分為害怕飛機的人，對乘飛機無所謂的人以及對乘飛機持肯定態度的人（細分標準是態度）。在持肯定態度的人中，又包括高收入有能力乘飛機的人（細分標準是態度）。於是這家航空公司就把力量集中在開拓那些對乘飛機持肯定態度，只是還沒有乘過飛機的高收入群體。
可見，市場細分包括以下步驟：
1.選定產品市場范圍。公司應明確自己在某行業中的產品市場范圍，並以此作為制定市場開拓戰略的依據。
2.列舉潛在顧客的需求。可從地理、人口、心理等方面列出影響產品市場需求和顧客購買行為的各項變數。
3.分析潛在顧客的不同需求。公司應對不同的潛在顧客進行抽樣調查，並對所列出的需求變數進行評價，了解顧客的共同需求。
4.制定相應的營銷策略。調查、分析、評估各細分市場，最終確定可進入的細分市場，並制定相應的營銷策略。
市場細分的條件
企業進行市場細分的目的是通過對顧客需求差異予以定位，來取得較大的經濟效益。眾所周知，產品的差異化必然導致生產成本和推銷費用的相應增長，所以，企業必須在市場細分所得收益與市場細分所增成本之間做一權衡。由此，我們得出有效的細分市場必須具備以下特徵：
可衡量性。指各個細分市場的購買力和規模能被衡量的程度。如果細分變數很難衡量的話，就無法界定市場。
可贏利性。指企業新選定的細分市場容量足以使企業獲利。
可進入性。指所選定的細分市場必須與企業自身狀況相匹配，企業有優勢佔領這一市場。可進入性具體表現在信息進入、產品進入和競爭進入。考慮市場的可進入性，實際上是研究其營銷活動的可行性。
差異性。指細分市場在觀念上能被區別並對不同的營銷組合因素和方案有不同的反應。
市場細分的方法
1、單一標准法
2、主導因素排列法
3、綜合標准法
4、系列因素法
目標市場選擇策略
根據各個細分市場的獨特性和公司自身的目標,共有三種目標市場策略可供選擇.
1.無差異市場營銷
指公司只推出 一種產品,或只用一套市場營銷辦法來招徠顧客.當公司斷定各個細分市場之間很少差異時可考慮採用這種大量市場營銷策略.
2.密集性市場營銷
這是指公司將一切市場營銷努力集中於一個或少數幾個有利的細分市場.
3.差異性市場營銷
指公司根據各個細分市場的特點,相應擴大某些產品的花色,式樣和品種,或制定不同的營銷計劃和辦法,以充分適應不同消費者的不同需求,吸引各種不同的購買者,從而擴大各種產品的銷售量.
優點:在產品設計或宣傳推銷上能有的放矢,分別滿足不同地區消費者的需求,可增加產品的總銷售量,同時可使公司在細分小市場上佔有優勢,從而提高企業的廚房,在消費者以上中樹立良好的公司形象.
缺點:會增加各種費用,如增加產品改良成本,製造成本,管理費用,儲存費用.
案例:美國米勒公司營銷案
在60年代末，米勒啤酒公司在美國啤酒業排名第八，市場份額僅為8%，與百威、藍帶等知名品牌相距甚遠。為了改變這種現狀，米勒公司決定採取積極進攻的市場戰略。
他們首先進行了市場調查。通過調查發現，若按使用率對啤酒市場進行細分，啤酒飲用者可細分為輕度飲用者和重度飲用者，而前者人書雖多，但飲用量卻只有後者的1/8。
他們還發現，重度飲用者有著以下特徵：多是藍領階層；每天看電視3個小時以上；愛好體育運動。米勒公司決定把目標市場定在重度使用者身上，並果斷決定對米勒的「海雷夫」牌啤酒進行重新定位、
重新定位從廣告開始。他們首先在電視台特約了一個「米勒天地」的欄目，廣告主題變成了「你有多少時間，我們就有多少啤酒」，以吸引那些「啤酒壇子」。廣告畫面中除險的盡是些激動人心的場面：船員們神情專注地在迷霧中駕駛輪船，年青人騎著摩托沖下陡坡，鑽井工人奮力止住井噴等。
結果，「海雷夫」的重新定位戰略取得了很大的成功。到了1978年，這個牌子的啤酒年銷售達2000萬箱，僅次於AB公司的百威啤酒，在美名列第二。
什麼是市場細分的最好途徑？
營銷人員的目標是將一個市場的成員按照某種共同的特性劃分成不同的群體。市場細分的方法經歷過幾個階段。最初，因為數據是現成的，調研人員採用了基於人口統計學信息的市場細分方法。他們認為不同的人員，由於其年齡、職位、收入和教育的不同，消費模式也會有所不同。後來，調研人員增加了消費者的居住地、房屋擁有類型和家庭人口數等因素，形成了基於地理人口統計學信息的市場細分方法。
後來，人們又發現基於人口統計學的方法做出的同一個市場細分下，還是存在著不同的消費模式。於是調研人員根據消費者的購買意願、動機和態度，採用了基於行為科學的方法來進行分類。這種方法的一個形式是基於惠益的市場細分方法，劃分的依據是消費者從產品中尋求的主要惠益。另一種形式是基於心理描述圖的市場細分方法，劃分依據是消費者生活方式的特徵。
有一種更新的成果是基於忠誠度的市場細分，把注意力更多地放在那些能夠更長時間和使企業獲得更大利潤的客戶身上。
總之，市場細分分析是一種對消費者思維的研究。對於營銷人員來說，誰能夠首先發現新的劃分客戶的依據，誰就能獲得豐厚的回報。
企業怎樣才能不斷找到市場的利基？
利基存在於所有市場。營銷人員需要研究市場上不同消費者對於產品屬性、價格、渠道、送貨時間等方面的各種要求。由此，購買者將被分成不同的群體，每一個群體會對某一方面的產品/服務/關系有特定的要求，每一個群體都可以成為一個利基，企業可以根據其特殊性提供服務。
比方說，一家建築公司可以提供設計任何類型的大廈，或者選擇專門設計某特定類型的大廈，像療養院、醫院、監獄或是大學生宿舍。即使選擇療養院時，公司還可以進一步選擇高造價療養院而不是低造價療養院，更進一步地，它還可以只針對佛羅里達州開展業務，這樣，這家公司確定如下的市場利基：為佛羅里達州設計高造價養老院，假定營銷調研顯示這個利基充分大和具有增長潛力。
如何利用互聯網幫助企業進行市場細分？
互聯網的確能夠幫助企業進行市場細分。我對那些針對特定市場細分的網站印象尤其深刻，像針對新生兒母子的、老年人的、西班牙裔的等等，我預計未來還會有上百個服務於特定群體的網站，為客戶提供信息、購物和互動機會。
今天，網路銷售商開始建立一種數據倉庫，把客戶的名字、前景以及其他很多信息輸入其中，營銷人員在數據倉庫中進行數據挖掘以發現新的市場細分和利基。之後他們將特定的市場供給品提供給潛在客戶，這是經典的市場細分。

目標市場的定義
著名的市場營銷學者麥卡錫提出了應當把消費者看作一個特定的群體，稱為目標市場。通過市場細分，有利於明確目標市場，通過市場營銷策略的應用，有利於滿足目標市場的需要。即：標市場就是通過市場細分後，企業准備以相應的產品和服務滿足其需要的一個或幾個子市場。
選擇目標市場的策略
選擇目標市場，明確企業應為哪一類用戶服務，滿足他們的哪一種需求，是企業在營銷活動中的一項重要策略。 為什麼要選擇目標市場呢?因為不是所有的子市場對本企業都有吸引力，任何企業都沒有足夠的人力資源和資金滿足整個市場或追求過份大的目標，只有揚長避短，找到有利於發揮本企業現有的人、財、物優勢的目標市場，才不至於在龐大的市場上瞎撞亂碰。如太原橡膠廠是一個有1800多名職工、以生產汽車、拖拉機輪胎為主的中型企業。前幾年，因產品難於銷售而處於困境。後來，他們進行市場細分後，根據企業優勢，選擇了省內十大運輸公司作為自己的目標市場，生產適合晉煤外運的高噸位汽車載重輪胎，打開了銷路。隨著企業實力的增強，他們又選擇了耕運兩用拖拉機製造廠為目標市場。1992年與香港中策投資有限公司合資經營，成立了「雙喜輪胎股份有限公司」。1993年，在全國輪胎普遍滯銷的情況下，該公司敲開了一汽的大門，為之提供高噸位配套輪胎。正確選擇目標市場是太原橡膠廠跨入全國500家優秀企業的有效策略之一。 選擇目標市場一般運用下列三種策略。 一、無差別性市場策略 無差別市場策略，就是企業把整個市場作為自己的目標市場，只考慮市場需求的共性，而不考慮其差異，運用一種產品、一種價格、一種推銷方法，吸引可能多的消費者。美國可口可樂公司從1886年問世以來，一直採用無差別市場策略，生產一種口味、一種配方、一種包裝的產品滿足世界156個國家和地區的需要，稱作「世界性的清涼飲料」，資產達74億美元。由於百事可樂等飲料的競爭，1985年4月，可口可樂公司宣布要改變配方的決定，不料在美國市場掀起軒然大波，許多電話打到公司，對公司改變可口可樂的配方表示不滿和反對，不得不繼續大批量生產傳統配方的可口可樂。可見，採用無差別市場策略，產品在內在質量和外在形體上必須有獨特風格，才能得到多數消費者的認可，從而保持相對的穩定性。 這種策略的優點是產品單一，容易保證質量，能大批量生產，降低生產和銷售成本。但如果同類企業也採用這種策略時，必然要形成激烈競爭。聞名世界的肯德基炸雞，在全世界有800多個分公司，都是同樣的烹任方法、同樣的製作程序、同樣的質量指標、同樣的服務水平，採取無差別策略，生產很紅火。1992年，肯德基在上海開業不久，上海榮華雞快餐店開業，且把分店開到肯德基對面，形成「斗雞」場面。因榮華雞快餐把原來洋人用麵包作主食改為蛋炒飯為主食，西式抄拉土豆改成酸辣菜、西葫蘆條，更取悅於中國消費者。所以，面對競爭強手時，無差別策略也有其局限性。 二、差別性市場策略 差別性市場策略就是把整個市場細分為若乾子市場，針對不同的子市場，設計不同的產品，制定不同的營銷策略，滿足不同的消費需求。如美國有的服裝企業，按生活方式把婦女分成三種類型：時髦型、男子氣型、樸素型。時髦型婦女喜歡把自己打扮得華貴艷麗，引人注目；男子氣型婦女喜歡打扮的超凡脫俗，卓爾不群；樸素型婦女購買服裝講求經濟實惠，價格適中。公司根據不同類婦女的不同偏好，有針對性地設計出不同風格的服裝，使產品對各類消費者更具有吸引力。又如某自行車企業，根據地理位置、年齡、性別細分為幾個子市場：農村市場，因常運輸貨物，要求牢固耐用，載重量大；城市男青年，要求快速、樣式好；城市女青年，要求輕便、漂亮、閘靈。針對每個子市場的特點，制定不同的市場營銷組合策略。 這種策略的優點是能滿足不同消費者的不同要求，有利於擴大銷售、佔領市場、提高企業聲譽。其缺點是由於產品差異化、促銷方式差異化，增加了管理難度，提高了生產和銷售費用。目前只有力量雄厚的大公司採用這種策略。如青島雙星集團公司，生產多品種、多款式、多型號的鞋，滿足國內外市場的多種需求。 三、集中性市場策略 集中性市場策略就是在細分後的市場上，選擇二個或少數幾個細分市場作為目標市場，實行專業化生產和銷售。在個別少數市場上發揮優勢，提高市場佔有率。採用這種策略的企業對目標市場有較深的了解，這是大部分中小型企業應當採用的策略。日本尼西奇起初是一個生產雨衣、尿布、游泳帽、衛生帶等多種橡膠製品的小廠，由於訂貨不足，面臨破產。總經理多川博在一個偶然的機會，從一份人口普查表中發現，日本每年約出生25O萬個嬰兒，如果每個嬰兒用兩條尿布，一年需要 500萬條。於是，他們決定放棄尿布以外的產品，實行尿布專業化生產。一炮打響後，又不斷研製新材料、開發新品種，不僅壟斷了日本尿布市場，還遠銷世界 70多個國家和地區，成為聞名於世的「尿布大王」。 採用集中性市場策略，能集中優勢力量，有利於產品適銷對路，降低成本，提高企業和產品的知名度。但有較大的經營風險，因為它的目標市場范圍小，品種單一。如果目標市場的消費者需求和愛好發生變化，企業就可能因應變不及時而陷入困境。同時，當強有力的競爭者打入目標市場時，企業就要受到嚴重影響。因此，許多中小企業為了分散風險，仍應選擇一定數量的細分市場為自己的目標市場。 三種目標市場策略各有利弊。選擇目標市場時，必須考慮企業面臨的各種因素和條件，如企業規模和原料的供應、產品類似性、市場類似性、產品壽命周期、競爭的目標市場等。 選擇適合本企業的目標市場策略是一個復雜多變的工作。企業內部條件和外部環境在不斷發展變化，經營者要不斷通過市場調查和預測，掌握和分析市場變化趨勢與競爭對手的條件，揚長避短，發揮優勢，把握時機，採取靈活的適應市場態勢的策略，去爭取較大的利益。

市場定位
市場定位是指企業針對潛在顧客的心理進行營銷設計，創立產品、品牌或企業在目標顧客心目中的某種形象或某種個性特徵，保留深刻的印象和獨特的位置，從而取得競爭優勢。
市場定位（Market Positioning）是20世紀70年代由美國學者阿爾•賴斯提出的一個重要營銷學概念。所謂市場定位就是企業根據目標市場上同類產品競爭狀況，針對顧客對該類產品某些特徵或屬性的重視程度，為本企業產品塑造強有力的、與眾不同的鮮明個性，並將其形象生動地傳遞給顧客，求得顧客認同。市場定位的實質是使本企業與其他企業嚴格區分開來，使顧客明顯感覺和認識到這種差別，從而在顧客心目中佔有特殊的位置。
傳統的觀念認為，市場定位就是在每一個細分市場上生產不同的產
品，實行產品差異化。事實上，市場定位與產品差異化盡管關系密切，但有著本質的區別。市場定位是通過為自己的產品創立鮮明的個性，從而塑造出獨特的市場形象來實現的。一項產品是多個因素的綜合反映，包括性能、構造、成分、包裝、形狀、質量等，市場定位就是要強化或放大某些產品因素，從而形成與眾不同的獨特形象。產品差異化乃是實現市場定位的手段，但並不是市場定位的全部內容。市場定位不僅強調產品差異，而且要通過產品差異建立獨特的市場形象，贏得顧客的認同。
需要指出的是，市場定位中所指的產品差異化與傳統的產品差異化概念有本質區別，它不是從生產者角度出發單純追求產品變異，而是在對市場分析和細分化的基礎上，尋求建立某種產品特色，因而它是現代市場營銷觀念的體現。
編輯詞條
開放分類：
營銷、市場營銷

貢獻者：
xxxzzjj、fivelegscat、anyaohui
關於本詞條的評論（共1條）：
·所謂市場定位，就是根據市場的競爭情況和本企業的條件，確定本企業產品在目標市場上的競爭地位。具體地說，就是要在目標顧客的心目中為產品創造一定的特色，賦予一定的形象，以適應顧客一定的需要和偏好。產品特色和形象可以是實物方面的，也可以是心理方面的，或者二者兼而有之。一般說來，企業對目標市場的定位，並不能隨心所欲，而是必須對競爭者現處的市場位置、消費者的實際需求和本企業的產品特性等做出正確評估，然後，才能...