蚁群算法简述.ppt

第1页，共36页，星期日，2025年，2月5日1.蚁群算法的提出算法的提出 蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO），又称蚂蚁算法——一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。 它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文“Antsystem:optimizationbyacolonyofcooperatingagents”中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。最早用于解决著名的旅行商问题(TSP,travelingsalesmanproblem)。第2页，共36页，星期日，2025年，2月5日1.蚁群算法的提出概念原型 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。 当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone(称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。 有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。 最后，经过一段时间运行，就可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。第3页，共36页，星期日，2025年，2月5日1.蚁群算法的提出基本原理 蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法。蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下一种称之为外激素(pheromone)的物质进行信息传递，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质，并以此指导自己的运动方向，因此由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。第4页，共36页，星期日，2025年，2月5日1.蚁群算法的提出简化的蚂蚁寻食过程 蚂蚁从A点出发，速度相同，食物在D点，可能随机选择路线ABD或ACD。假设初始时每条分配路线一只蚂蚁，每个时间单位行走一步，本图为经过9个时间单位时的情形：走ABD的蚂蚁到达终点，而走ACD的蚂蚁刚好走到C点，为一半路程。第5页，共36页，星期日，2025年，2月5日1.蚁群算法的提出 本图为从开始算起，经过18个时间单位时的情形：走ABD的蚂蚁到达终点后得到食物又返回了起点A，而走ACD的蚂蚁刚好走到D点。第6页，共36页，星期日，2025年，2月5日1.蚁群算法的提出 假设蚂蚁每经过一处所留下的信息素为一个单位，则经过36个时间单位后，所有开始一起出发的蚂蚁都经过不同路径从D点取得了食物，此时ABD的路线往返了2趟，每一处的信息素为4个单位，而ACD的路线往返了一趟，每一处的信息素为2个单位，其比值为2：1。寻找食物的过程继续进行，则按信息素的指导，蚁群在ABD路线上增派一只蚂蚁（共2只），而ACD路线上仍然为一只蚂蚁。再经过36个时间单位后，两条线路上的信息素单位积累为12和4，比值为3：1。若按以上规则继续，蚁群在ABD路线上再增派一只蚂蚁（共3只），而ACD路线上仍然为一只蚂蚁。再经过36个时间单位后，两条线路上的信息素单位积累为24和6，比值为4：1。若继续进行，则按信息素的指导，最终所有的蚂蚁会放弃ACD路线，而都选择ABD路线。这也就是前面所提到的正反馈效应。第7页，共36页，星期日，2025年，2月5日1.蚁群算法的提出人工蚁群算法 基于以上蚁群寻找食物时的最优路径选择问题，可以构造人工蚁群，来解决最优化问题，如TSP问题。 人工蚁群中把具有简单功能的工作单元看作蚂蚁。二者的相似之处在于都是优先选择信息素浓度大的路径。较短路径的信息素浓度高，所以能够最终被所有蚂蚁选择，也就是最终的优化结果。 两者的区别在于人工蚁群有一定的记忆能力，能够记忆已经访问过的节点。同时，人工蚁群再选择下一条路径的时候是按一定算法规律有意识地寻找最短路径，而不是盲目的。例如在TSP问题中，可以预先知道当前城市到下一个目的地的距离。第8页，共36页，星期日，2025年，2月5日1.蚁群算法的提出1)标有距离的路径图2)在0时刻，路径上没有信息素累积，蚂蚁选择路径为任意3)在1时刻，路径上信息素堆积，短边信息素多与长边，所以蚂蚁更倾向于选择ABCDE第9页，共36页，星期日，2025年，2月5日2.蚁群算法的特征

蚁群算法采用了分布式正反馈并行计算机制,易于与其他方法结合,并具有较强的