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从蚁群算法认识探究群体智能在网络中的应用-复旦大学精品课程
复旦大学通识教育核心课程
2013-2014学年第一学期期末考试试卷
课程名称:网络虚拟环境与计算机应用 课程代码: SOFT119003.01
开课院系: 软件学院 考试形式: 课程论文
学生姓名: 陈伟嘉 学号: 专业: 技术科学实验班
题目 1 2 3 总分 得分 一、下列题目任选一题撰写一篇论文
1. 和网络虚拟环境相关技术的实践和开发,完成分析、设计,提交源代码。
2. 对网络虚拟环境相关的科学问题,如群体智能的相关系统学习和实践。
3. 学习并实践网络虚拟环境相关的理论、方法,并实践相关学术系统,如国外重点实验室的科研项目的学习和已有源代码的部署和实践,提交学习笔记。
4. 网络虚拟环境中的人文问题:哲学\心理\法律\政治、民主相关问题(可选择1到多个点),阅读相关论文作为参考文献,对该领域进行综述,提交课程论文。
二、具体要求
1.正文字数在3000字以上(不包括注释和参考书目等)。
2.严格遵循论文写作规范(引文必须注明出处)。
3.必须提交A4纸打印的论文稿,并以此试卷作为论文封面,于左上方边角处装订。
4.字体:凡是正文一律用宋体/五号字,注释用小五号字,大标题用宋体/三号字/加粗,小标题用宋体/五号字/加粗。段落:一律采用标准间距、1.5倍行距。
5.论文写作格式:
5.1 包括答卷页眉、论文题目、正文、注脚、引用及参考书目(或“参考文献”)
5.2 答卷页眉包括学号、姓名、选课代码、选课名称,右对齐
5.3 一律使用脚注。需包括作者、篇名/书名/期刊名、页码、出版社和版次/期刊号。
5.4 文末须列“引用及参考书目”,需包括书名/期刊名、作者、出版社和版次/期刊号。
6.如果所提交论文不合规范者,必须改写。如果两次改写后,仍不合规范者不予以评分。
7.严禁抄袭,一旦发现按零分处理。
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从蚁群算法探究群体智能在网络中的应用
蚁群算法
设想在自然界中蚁群是怎样协助觅食的:一群蚂蚁从蚁巢中出发,开始随机走动。如果某一只蚂蚁找到了食物,那么它将携带着一小块食物返回巢穴,并在返回的途中分泌出信息素,为共同觅食的同伴们留下记号,指引他们寻找食物的方向。当这只蚂蚁再次从巢穴出发前去觅食的时候,它依然会在路上留下信息素,以协助那些没有找到食物的同伴们。
但是随和时间的变化,蚁群分泌的信息素会蒸发,效果会逐渐减弱;同时,随着越来越多的蚂蚁跟随信息素所指引的路径,它们在确认有效路径后也会分泌信息素,使其效果更强。因此那些较长的路径无法保持长时间的有效性;与之相比,较短路径上的信息素维持的时间更长,因此也更容易被寻找食物的蚂蚁跟寻。这样,经过一段时间,越来越多的蚂蚁在信息素的指引下找到了指向食物的路径,并因为信息素的蒸发原因蚁群不断地调整路径,使其变得更短。
蚁群算法(蚁群优化算法)就是从这个自然现象中汲取灵感而产生,它由意大利学者Marco Dorigo于1992年在他的博士论文“HYPERLINK /xpls/abs_all.jsp?arnumber=484436tag=1Ant system: optimization by a colony of cooperating agents”首次提出。
蚁群算法的运行过程中,每只仍蚂蚁按下列的方式独立地进行工作:1.从起点出发。2.按一定的概率转移规则确定下一个节点,修改路径轨迹强度(局部轨迹强度更新)。重复这个过程直至找到目标节点。3.对所有路径上的轨迹强度进行修改(全局轨迹强度更新)。
该算法可以被写成如下的伪代码:
procedure ACO_MetaHeuristic
while(not_termination)
generateSolutions()
daemonActions()
pheromoneUpdate()
end while
end procedure
蚁群算法对目标函数没有任何可微甚至连续等特殊要求,因此可用予解非线性问题,能有效解决经典算法无法求解或求解极其复杂、代价暴贵且易予陷入局部极小的弊病。该算法
同时使用多只蚂蚁寻优,因此实质是一种隐含的并行算法,优化速度快,全局寻优能力强大。
以下通过一段蚁群问题的Netlogo代码分析其工作基本原理:
patches-own [ //设置信息素、食物、nest、信息素密度、食物的量值
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