這算是填3年前的一個坑吧刃泡，已經(jīng)懶癌晚期了，想必也還是要掙扎下闺金，那今天先從蟻群算法這個坑說起逾滥，如果你是要尋找怎么優(yōu)化蟻群算法，可以直接跳過本文败匹，如果你還不了解什么是蟻群算法寨昙，或許本文能夠提起你的興趣。

如果你同樣對遺傳算法和粒子群算法感興趣掀亩，請查看3年前我對于這兩個算法見解的文章舔哪。

• 自話粒子群算法（超簡單實例)
• 自話遺傳算法（帶實例）

簡單蟻群算法模擬實驗：

• Demo
• Github

這個模擬實驗比較簡單，并沒有對信息素槽棍、路徑選擇等做優(yōu)化捉蚤，主要是方便大家查看簡單的螞蟻系統(tǒng)能夠帶來一個什么樣的效果,詳細(xì)說明見后文。

什么是蟻群算法

按百度百科的話來說炼七，蟻群算法(ant colony optimization, ACO)外里，又稱螞蟻算法，是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型算法特石。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出盅蝗，其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。蟻群算法是一種模擬進(jìn)化算法姆蘸，初步的研究表明該算法具有許多優(yōu)良的性質(zhì)墩莫，并且現(xiàn)在已用于我們生活的方方面面芙委。

基本原理

螞蟻在運動過程中，會留下一種稱為信息素的東西狂秦，并且會隨著移動的距離灌侣，播散的信息素越來越少，所以往往在家或者食物的周圍裂问，信息素的濃度是最強的侧啼，而螞蟻自身會根據(jù)信息素去選擇方向，當(dāng)然信息素越濃堪簿，被選擇的概率也就越大痊乾，并且信息素本身具有一定的揮發(fā)作用。 螞蟻的運動過程可以簡單歸納如下：

1. 當(dāng)周圍沒有信息素指引時椭更，螞蟻的運動具有一定的慣性哪审，并有一定的概率選擇其他方向
2. 當(dāng)周圍有信息素的指引時，按照信息素的濃度強度概率性的選擇運動方向
3. 找食物時虑瀑，螞蟻留下家相關(guān)的A信息素湿滓，找家時，螞蟻留下食物相關(guān)的B信息素舌狗，并隨著移動距離的增加叽奥，灑播的信息素越來越少
4. 隨著時間推移，信息素會自行揮發(fā)

一個簡單的例子痛侍，如果現(xiàn)在有兩條通往食物的路徑而线，一條較長路徑A,一條較短路徑B,雖然剛開始A,B路徑上都有螞蟻，又因為B比A短恋日，螞蟻通過B花費的時間較短，隨著時間的推移和信息素的揮發(fā)嘹狞，逐漸的B上的信息素濃度會強于A岂膳，這時候因為B的濃度比A強，越來越多多螞蟻會選擇B磅网，而這時候B上的濃度只會越來越強谈截。如果螞蟻一開始只在A上呢，注意螞蟻的移動具有一定小概率的隨機性涧偷，所以當(dāng)一部分螞蟻找到B時簸喂，隨著時間的推移，螞蟻會收斂到B上燎潮，從而可以跳出局部最優(yōu)喻鳄。

實驗

上面的描述可能不是很形象，現(xiàn)在我們來模擬做個小實驗确封，實驗地址Demo除呵，源碼已放在 Github

簡單蟻群實驗環(huán)境：

• 滿足上面4點基本規(guī)則,信息素散播規(guī)則按照屏幕斜線距離/螞蟻移動距離再菊，移動距離在找到食物或者家清0(言外之意式，螞蟻最多能夠移動斜線這么遠(yuǎn)的距離颜曾，這個公式比較簡單)
• 超過一定的移動步數(shù)未找到食物或窩的螞蟻進(jìn)行重置
• 選擇方向的計算公式采用單元格濃度/8個方向單元格濃度總和,用輪盤賭進(jìn)行概率選擇
• 信息素在每次迭代時纠拔，進(jìn)行統(tǒng)一揮發(fā)一個常量值

現(xiàn)在我們來看看螞蟻是否能夠找到最近的食物。

1.首先我們放置一個較遠(yuǎn)的食物A泛豪，圖中的綠色為食物稠诲，白色為螞蟻，暗藍(lán)色為家相關(guān)的信息素诡曙，顏色深淺代表濃度臀叙。

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<font style="font-size:12px">注意：我們上面采用的信息素灑播規(guī)則，會讓家相關(guān)的信息素濃度圍繞著家呈梯形分布岗仑，這樣螞蟻在回家時匹耕，能夠根據(jù)濃度找到家，食物相關(guān)信息素也一樣荠雕。感興趣的朋友可以在源碼里修改信息素顯示參數(shù)稳其，顯示食物相關(guān)的信息素分布圖。</font>

2.過一會兒炸卑，我們發(fā)現(xiàn)螞蟻都聚集在這條路徑上既鞠，然后我們放一個離得很近的食物B

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3.最后我們會發(fā)現(xiàn)這條路徑上的螞蟻越來越多，再過一會兒盖文，A路徑上基本沒有什么螞蟻了嘱蛋。

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你有可能問，那障礙是干嘛用的五续，我當(dāng)時只是想干一件小時候經(jīng)常干的事情洒敏，如

1.一群螞蟻找到了食物

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2.我攔住了他們的去路

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3.最后他們還是找到了食物，壞笑

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最后

如果你親自動手做實驗疙驾，你會發(fā)現(xiàn)凶伙，當(dāng)螞蟻在一條路徑上覓食很久時，你再放置一個近的食物基本沒啥效果它碎，你也可以理解為當(dāng)一只螞蟻找到一條路徑時函荣，過了很久的時間，大多數(shù)螞蟻都選擇了這條路徑扳肛，就在這時候傻挂，突然有一只螞蟻找到了較近的食物，但因為時間過得太久挖息，兩條路徑上濃度相差太大（濃度越大金拒，被選擇的概率就越大），整個系統(tǒng)基本已經(jīng)停滯了套腹，陷入了局部最優(yōu)殖蚕。所以簡單的螞蟻系統(tǒng)是存在一些問題的轿衔，如：

1. 搜索到一定程度，會出現(xiàn)停滯狀態(tài)睦疫，陷入局部最優(yōu)的情況
2. 盲目的隨機搜索害驹，搜索時間較長

而影響螞蟻是否能夠找到好的最優(yōu)解，依賴這幾個關(guān)鍵因素：

1. 信息素怎么灑播（比如維持在一個特地范圍的值等）
2. 信息素怎么揮發(fā)（除了全局揮發(fā)蛤育，可以讓螞蟻自身進(jìn)行局部揮發(fā)等手段）
3. 通過怎樣的方式讓螞蟻選擇運動方向宛官，減少盲目性和不必要性（給螞蟻一點點智能和經(jīng)驗）
4. 給螞蟻和環(huán)境一定的記憶能力能夠幫助減少搜索空間

如果你感興趣，可以去看看諸如最大最小蟻群算法瓦糕、排序蟻群算法底洗、基于遺傳算法的蟻群算法等一系列在基本蟻群系統(tǒng)上的優(yōu)化和改進(jìn)，他們對于信息素的使用咕娄、螞蟻方向選擇等都有一套成熟的數(shù)學(xué)模型和經(jīng)驗優(yōu)化參數(shù)亥揖。