<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>中文Flex例子 &#187; optimization</title>
	<atom:link href="http://blog.minidx.com/tag/optimization/feed" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>http://blog.minidx.com</link>
	<description>中文Adobe Flex例子,Flex实例教程,RIA资源,全文检索技术,算法和数据结构</description>
	<lastBuildDate>Thu, 31 Mar 2011 03:22:33 +0000</lastBuildDate>
	<generator>http://wordpress.org/?v=2.8.5</generator>
	<language>en</language>
	<sy:updatePeriod>hourly</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>1</sy:updateFrequency>
			<item>
		<title>蚁群算法ACO(ant colony optimization)的原理以及实现源代码</title>
		<link>http://blog.minidx.com/2008/02/01/462.html</link>
		<comments>http://blog.minidx.com/2008/02/01/462.html#comments</comments>
		<pubDate>Thu, 31 Jan 2008 16:26:22 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Minidxer</dc:creator>
				<category><![CDATA[数据结构和算法]]></category>
		<category><![CDATA[ACO]]></category>
		<category><![CDATA[ant]]></category>
		<category><![CDATA[colony]]></category>
		<category><![CDATA[optimization]]></category>
		<category><![CDATA[原理]]></category>
		<category><![CDATA[源代码]]></category>
		<category><![CDATA[算法]]></category>
		<category><![CDATA[蚁群算法]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://blog.minidx.com/2008/02/01/462.html</guid>
		<description><![CDATA[ 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(Ant Colony Algorithm)却是一种源于自然现象的算法，也是一种 meta heuristic，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。Marco Dorigo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(不同编译器可能需做一定修改)：

/*ant.c*/

#define SPACE 0x20
#define ESC 0x1b
#define ANT_CHAR_EMPTY '+'
#define ANT_CHAR_FOOD 153
#define HOME_CHAR 'H'
#define FOOD_CHAR 'F'
#define FOOD_CHAR2 'f'
#define FOOD_HOME_COLOR 12
#define BLOCK_CHAR 177

#define MAX_ANT 50
#define INI_SPEED 3
#define MAXX 80
#define MAXY 23
#define MAX_FOOD 10000
#define TARGET_FOOD 200
#define MAX_SMELL 5000
#define SMELL_DROP_RATE 0.05
#define ANT_ERROR_RATE 0.02
#define ANT_EYESHOT 3
#define SMELL_GONE_SPEED 50
#define SMELL_GONE_RATE 0.05
#define TRACE_REMEMBER 50
#define MAX_BLOCK [...]]]></description>
		<wfw:commentRss>http://blog.minidx.com/2008/02/01/462.html/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>13</slash:comments>
		</item>
	</channel>
</rss>

<!-- Performance optimized by W3 Total Cache. Learn more: http://www.w3-edge.com/wordpress-plugins/

Minified using disk
Page Caching using disk (enhanced)
Database Caching 2/12 queries in 0.157 seconds using disk
Object Caching 159/331 objects using disk

Served from: blog.minidx.com @ 2012-02-09 22:49:02 -->
