蚁群优化算法

一、蚁群的自组织行为

    1.对称双桥实验

             蚂蚁和食物源分开，AB桥等长

             过程：经过一段时间震荡

             结果：趋于走向同一路径，可能选A，也有可能是B

2、不对称双桥实验

       蚁群和食物源分开，AB桥不等长

     结果：绝大多数蚂蚁选择较短的桥

3.出现障碍时:

二、蚁群原理:

    蚂蚁在经过的路径上释放信息素

   其他蚂蚁能够感觉到这种物质，且倾向于朝着该物质浓度强的方向移动

   正反馈： 某条路径上经过的蚂蚁越多，蚂蚁选择该路径的概率就越高，从而增加了这条路径上的信息素的强度。

1.蚁群的自组织行为：

   （1）、个体行为极其简单

   （2）、由这些简单个体组成的蚁群能够表现出极其复杂的行为特征

   （3）、能适应环境的变化，出现障碍时能很快找到最短的路径

2.蚁群优化算法描述：

   一种基于解空间参数化概率分布模型的搜索算法框架，通过在解空间参数化概率分布模型上的搜索产生可行解，可行解用来更新参数化概率模型，即更新解空间参数化概率分布的参数，使得在新模型上的搜索能集中在高质量的搜索空间内。

三、蚁群优化算法的特点：

   1.分布式控制，不存在中心控制

  2.个体只能感知局部信息，不能直接使用全局信息

  3. 个体可改变环境，并通过环境来进行间接通讯

  4.自组织性： 即群体的复杂行为是通过个体在交互过程中突现出来的智能体现。