机器学习实战应用案例100篇（二十一）-蚁群算法从原理到实战应用案例

Posted 2022-05-26 文宇肃然

蚁群算法(原理)

1 算法简介

优化问题在科学和工业领域都非常重要。这些优化问题的实际例子有时间表调度、护理时间分配调度、列车调度、容量规划、旅行商问题、车辆路径问题、群店调度问题、组合优化等。为此，开发了许多优化算法。蚁群优化就是其中之一。

蚁群优化(Ant colony optimization,ACO))是一种寻找 最优路径 的 概率 技术。在计算机科学和研究中，蚁群优化算法被用于解决不同的计算问题。

蚁群优化算法(Ant colony optimization, ACO)最早由Marco Dorigo在90年代的博士论文中提出。该算法是根据蚂蚁的觅食行为来寻找蚁群与源食物之间的路径。最初，它被用来解决著名的旅行推销员问题。后来，它被用于解决各种困难的优化问题。

蚂蚁是群居的昆虫。他们生活在殖民地。蚂蚁的行为受 寻找食物 目标的控制。

1. 在 搜寻的过程 中，蚂蚁们会在它们的聚居地四处游荡。蚂蚁 反复 地从一个地方跳到另一个地方去寻找食物。

2. 在 移动过程 中，它会在地面上沉积一种叫做 信息素 (pheromone) 的有机化合物。蚂蚁通过信息素痕迹相互交流。当蚂蚁找到一些食物时，它会尽可能多地携带。

3. 当它 返回 时，它会根据食物的数量和质量在路径上 沉积信息素。蚂蚁能闻到信息素。所以，其他蚂蚁可以闻到，然后沿着那条路走。

4. 信息素 水平 越高，