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时间:2018-11-25
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1、蚁群算法ACO(antcolonyoptimization)的原理以及实现源代码ByMinidxer
2、February1,2008之前说的算法基本上都比较枯燥的(废话,算法都很枯燥……),这次要介绍的蚁群算法(AntColonyAlgorithm)却是一种源于自然现象的算法,也是一种metaheuristic,即与具体问题关系不大的优化算法,也就是它是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中引入,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。小小的蚂蚁总是能够找到食物,他们具有什
3、么样的智能呢?设想,如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先,你要让蚂蚁能够避开障碍物,就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物,其次,要让蚂蚁找到食物,就需要让他们遍历空间上的所有点;再次,如果要让蚂蚁找到最短的路径,那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼的编程,因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序!太复杂了,恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情?答案是:简单规则的涌现。事实上,每只
4、蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息,他们其实只关心很小范围内的眼前信息,而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策,这样,在蚁群这个集体里,复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律!下面就是实现如此复杂性的七条简单规则:1、范围:蚂蚁观察到的范围是一个方格世界,蚂蚁有一个参数为速度半径(一般是3),那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界,并且能移动的距离也在这个范围之内。2、环境:蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界,其中有障碍物,有别的蚂蚁,还有信息素,信息素有两种,一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物
5、信息素,一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让信息素消失。3、觅食规则:在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物,如果有就直接过去。否则看是否有信息素,并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多,这样,它就朝信息素多的地方走,并且每只蚂蚁多会以小概率犯错误,从而并不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找窝的规则和上面一样,只不过它对窝的信息素做出反应,而对食物信息素没反应。4、移动规则:每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移,并且,当周围没有信息素指引的时候,蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性
6、的运动下去,并且,在运动的方向有一个随机的小的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈,它会记住最近刚走过了哪些点,如果发现要走的下一点已经在最近走过了,它就会尽量避开。5、避障规则:如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住,它会随机的选择另一个方向,并且有信息素指引的话,它会按照觅食的规则行为。7、播撒信息素规则:每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多,并随着它走远的距离,播撒的信息素越来越少。下面的程序开始运行之后,蚂蚁们开始从窝里出动了,寻找食物;他们会顺着屏幕爬满整个画面,直到找到食物再返回窝。其中,‘F’点表示食物,‘H’表示窝,白
7、色块表示障碍物,‘+’就是蚂蚁了。参数说明:最大信息素:蚂蚁在一开始拥有的信息素总量,越大表示程序在较长一段时间能够存在信息素。信息素消减的速度:随着时间的流逝,已经存在于世界上的信息素会消减,这个数值越大,那么消减的越快。错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率,越大则表示这个蚂蚁越有创新性。速度半径表示蚂蚁一次能走的最大长度,也表示这个蚂蚁的感知范围。记忆能力表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的坐标,这个值避免了蚂蚁在本地打转,停滞不前。而这个值越大那么整个系统运行速度就慢,越小则蚂蚁越容易原地转圈。源代码如下(不同编译器
8、可能需做一定修改):/*ant.c*/#defineSPACE0x20#defineESC0x1b#defineANT_CHAR_EMPTY'+'#defineANT_CHAR_FOOD153#defineHOME_CHAR'H'#defineFOOD_CHAR'F'#defineFOOD_CHAR2'f'#defineFOOD_HOME_COLOR12#defineBLOCK_CHAR177#defineMAX_ANT50#defineINI_SPEED3#defineMAXX80#defineMAXY23#defineMAX_
9、FOOD10000#defineTARGET_FOOD200#defineMAX_SMELL5000#defineSMELL_DROP_RATE0.05#defineANT_ERROR_RATE0.02#defineANT_EYESHOT3#def
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