从蚁群算法认识探究群体智能在网络中的应用

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1、从蚁群算法探宄群体智能在网络中的应用一.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冋巢穴，并在返M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14。当这只蚂蚁再次从巢穴出发前去觅食的时候，它依然会在路上留丁信息素，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。因此那些较的路径无法保持时间的有效性；与之相比，较短路径上的信

2、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T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MarcoDorigo于1992年在他的博士论文“Antsystem:optimizationbyacolonyofcooperatingagents”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

3、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：procedureACO_MetaHeuristicwhile(not_termination)generateSolutions()daemonActions()pheromoneUpdate()endwhileendprocedureWikipedia:antcolonyoptimization蚁群算法对目粘函数没有任何付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。该算法同吋使用多只蚂蚁

4、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代码分析其工作基木原理：patches-own[//设置信息素、食物、nest、信息素密度、食物的景伉chemicalfoodnest?nest-scentfood-source-number];;;Setupprocedures;;;tosetupclear-allset-default-shapeturtles’’bug"crtpopulation//设置蜗蚁[setsize2setcolorred]setup-patchesreset-ticksendtosetup-

5、patches//设置整个I叫格区域askpatches[setup-nestsetup-foodrecolor-patch]endtosetup-nest//设置nest的位置，并使其周围的信息素密度最强。setnest?(distancexy00)<5setnest-scent200-distancexy00endtosetup-food//设置食物的位置和食物的大小2王书明，刘玉兰，王家映.蚁群算法[J].工程地球物理学报，2009,6(2):131-136if(distancexy(0.6*max-pxcor)0)<5[setfood-source-number1]

6、if(distancexy(-0.6*max-pxcor)(-0.6*max-pycor))<5Isetfood-source-number2]if(distancexy(-0.8*max-pxcor)(0.8*max-pycor))<5[setfood-source-number31iffood-source-number>0[setfoodone-of[12]]endtorecolor-patch//通过颜色的不同显示信息素密度大小ifelsenest?[setpcolorviolet]lifelsefood>0[iffood-source-number=1[setpc

7、olorcyan]iffood-source-number=2[setpcolorsky1iffood-source-number=3[setpcolorblue]][setpcolorscale-colorgreenchemical0.15]]end;;;Goprocedures;;;togoaskturtles[ifwho>=ticks[stop]ifelsecolor=red[look-for-foodJ//若蜗蚁没有携带食物，则令其寻找[return-to-nest]//若发现食物，则将其带回nestwig