蟻群演算法在應用中的描述

A. 關於神經網路，蟻群演算法和遺傳演算法

1. 神經網路並行性和自適應性很強，應用領域很廣，在任何非線性問題中都可以應用，如控制、信息、預測等各領域都能應用。

2. 蟻群演算法最開始應用於TSP問題，獲得了成功，後來又廣泛應用於各類組合優化問題。但是該演算法理論基礎較薄弱，演算法收斂性都沒有得到證明，很多參數的設定也僅靠經驗，實際效果也一般，使用中也常常早熟。

3. 遺傳演算法是比較成熟的演算法，它的全局尋優能力很強，能夠很快地趨近較優解。主要應用於解決組合優化的NP問題。

4. 這三種演算法可以相互融合，例如GA可以優化神經網路初始權值，防止神經網路訓練陷入局部極小且加快收斂速度。蟻群演算法也可用於訓練神經網路，但一定要使用優化後的蟻群演算法，如最大-最小蟻群演算法和帶精英策略。

B. 蟻群演算法及其應用實例

       蟻群演算法(ant colony optimization, ACO)，又稱螞蟻演算法，是一種對自然界螞蟻的尋徑方式進行模擬而得到的一種仿生演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。
       螞蟻在運動過程中，可以在行走的路徑上留下信息素，後來的螞蟻可以感知到信息素的存在，信息素濃度越高的路徑越容易被後來的螞蟻選擇，從而形成一種正反饋現象。
       它能夠求出從原點出發，經過若干個給定的需求點，最終返回原點的最短路徑。這也就是著名的旅行商問題(Traveling Saleman Problem，TSP)。

       若螞蟻從A點出發到D點覓食，它可以隨機從ABD或ACD中選擇一條路。假設初始時為每條路分配一隻螞蟻，每個時間單位行走一步，則經過8個時間單位後，情形如下圖所示：ABD路線的螞蟻到達D點，ACD路線的螞蟻到達C點。

       那麼，再過8個時間單位，很容易可以得到下列情形：ABD路線的螞蟻回到A點，ACD路線的螞蟻到達D點。

α 代表信息素量對是否選擇當前路徑的影響程度，反映了蟻群在路徑搜索中隨機性因素作用的強度。
α 越大，螞蟻選擇以前走過的路徑的可能性越大，搜索的隨機性就會減弱。
α 過小，會導致蟻群搜索過早陷入局部最優，取值范圍通常為[1,4]。

β 反映了啟發式信息在指導蟻群搜索中的相對重要程度，蟻群尋優過程中先驗性、確定性因素作用的強度。
β 過大，雖然收斂速度加快，但是易陷入局部最優。
β 過小，蟻群易陷入純粹的隨機搜索，很難找到最優解。通常取[0,5]。

ρ 反映了信息素的蒸發程度，相反，1-ρ 表示信息素的保留水平
ρ 過大，信息素會發過快，容易導致最優路徑被排除。
ρ 過小，各路徑上信息素含量差別過小，以前搜索過的路徑被在此選擇的可能性過大，會影響演算法的隨機性和全局搜索能力。通常取[0.2,0.5]。

m過大，每條路徑上信息素趨於平均，正反饋作用減弱，從而導致收斂速度減慢。
m過小，可能導致一些從未搜索過的路徑信息素濃度減小為0，導致過早收斂，解的全局最優性降低

總信息量Q對演算法性能的影響有賴於αβρ的選取，以及演算法模型的選擇。
Q對ant-cycle模型蟻群演算法的性能沒有明顯影響，不必特別考慮，可任意選取。

C. 蟻群演算法及其應用的介紹

蟻群演算法及其應用可供人工智慧、計算機科學、信息科學、控制工程、管理工程、交通工程、網路工程、智能優化演算法及智能自動化等領域的廣大師生和科技人員學習及參考。

D. 蟻群演算法可以應用在哪些領域為什麼……

蟻群應用演算法可以用於圖論，因為它是基於尋路演算法的。

E. 蟻群演算法的核心是什麼，怎麼能和傳統演算法相結合

蟻群演算法 (ant colony optimization, ACO，Ant colony optimization algorithms ) 將最優解比喻成食物，而把搜索過程比擬成蟻群在空間中尋找食物的過程，對解空間結構的認知通過「信息素」的「濃度」來表達，較好的解（路徑、節點）會吸引更多的搜索力量（螞蟻）。
ACO 本身是一種進化演算法，在調度研究中取得了一些應用，但對於實際規模的問題，通常也是束手無策，解決的關鍵在於問題本身結構的分析和利用。

F. 群智能演算法及其應用的介紹

群智能演算法作為一種新興的演化計算技術，已成為越來越多研究者的關注焦點，它與人工生命，特別是進化策略以及遺傳演算法有著極為特殊的聯系。群智能理論研究領域主要有兩種演算法：蟻群演算法和粒子群優化演算法。蟻群演算法是對螞蟻群落食物採集過程的模擬，已成功應用於許多離散優化問題。粒子群優化演算法也是起源於對簡單社會系統的模擬，最初是模擬鳥群覓食的過程，但後來發現它是一種很好的優化工具。

G. 蟻群演算法的概念,最好能舉例說明一些蟻群演算法適用於哪些問題!

概念：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鎮搜發現路徑的行為.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
其原理：為什麼小小的螞蟻能夠找到食物?他們具有智能么?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,你要小心翼翼的編程,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
應用范圍：螞蟻觀察到的范圍是一個方格世界,螞蟻有一個參數為速度半徑（一般是3）,那麼它能觀察到的范圍就是3*3個方格世界,並且能移動的距離也在這個范圍之內
引申：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,我們不襪高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置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御好歷的?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!蟻群演算法的實現 下面的程序開始運行之後,螞蟻們開始從窩里出動了,尋找食物；他們會順著屏幕爬滿整個畫面,直到找到食物再返回窩.其中,『F』點表示食物,『H』表示窩,白色塊表示障礙物,『+』就是螞蟻了.

H. 求生物學 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。

下面詳細說明：
1、范圍：
螞蟻觀察到的范圍是一個方格世界，螞蟻有一個參數為速度半徑（一般是3），那麼它能觀察到的范圍就是3*3個方格世界，並且能移動的距離也在這個范圍之內。
2、環境：
螞蟻所在的環境是一個虛擬的世界，其中有障礙物，有別的螞蟻，還有信息素，信息素有兩種，一種是找到食物的螞蟻灑下的食物信息素，一種是找到窩的螞蟻灑下的窩的信息素。每個螞蟻都僅僅能感知它范圍內的環境信息。環境以一定的速率讓信息素消失。
3、覓食規則：
在每隻螞蟻能感知的范圍內尋找是否有食物，如果有就直接過去。否則看是否有信息素，並且比較在能感知的范圍內哪一點的信息素最多，這樣，它就朝信息素多的地方走，並且每隻螞蟻都會以小概率犯錯誤，從而並不是往信息素最多的點移動。螞蟻找窩的規則和上面一樣，只不過它對窩的信息素做出反應，而對食物信息素沒反應。
4、移動規則：
每隻螞蟻都朝向信息素最多的方向移，並且，當周圍沒有信息素指引的時候，螞蟻會按照自己原來運動的方向慣性的運動下去，並且，在運動的方向有一個隨機的小的擾動。為了防止螞蟻原地轉圈，它會記住最近剛走過了哪些點，如果發現要走的下一點已經在最近走過了，它就會盡量避開。
5、避障規則：
如果螞蟻要移動的方向有障礙物擋住，它會隨機的選擇另一個方向，並且有信息素指引的話，它會按照覓食的規則行為。
6、播撒信息素規則：
每隻螞蟻在剛找到食物或者窩的時候撒發的信息素最多，並隨著它走遠的距離，播撒的信息素越來越少。
根據這幾條規則，螞蟻之間並沒有直接的關系，但是每隻螞蟻都和環境發生交互，而通過信息素這個紐帶，實際上把各個螞蟻之間關聯起來了。比如，當一隻螞蟻找到了食物，它並沒有直接告訴其它螞蟻這兒有食物，而是向環境播撒信息素，當其它的螞蟻經過它附近的時候，就會感覺到信息素的存在，進而根據信息素的指引找到了食物。

I. 蟻群演算法的應用范圍

蟻群演算法的應用非常廣泛，包括：數據挖掘，模糊建模，群體智能，聚類分析，網路路由優化，物流配送車輛調度及無線感測器網路。其中的應用都有很多成功的實例。

J. 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）。