這算是填3年前的一個坑吧，已經懶癌晚期了，想必也還是要掙扎下，那今天先從蟻群算法這個坑說起，如果你是要尋找怎么優化蟻群算法，可以直接跳過本文，如果你還不了解什么是蟻群算法，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，請查看3年前我對于這兩個算法見解的文章。
簡單蟻群算法模擬實驗：
這個模擬實驗比較簡單，并沒有對信息素、路徑選擇等做優化，主要是方便大家查看簡單的螞蟻系統能夠帶來一個什么樣的效果,詳細說明見后文。
什么是蟻群算法
按百度百科的話來說，蟻群算法(ant colony optimization, ACO)，又稱螞蟻算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群算法是一種模擬進化算法，初步的研究表明該算法具有許多優良的性質，并且現在已用于我們生活的方方面面。
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，并且會隨著移動的距離，播散的信息素越來越少，所以往往在家或者食物的周圍，信息素的濃度是最強的，而螞蟻自身會根據信息素去選擇方向，當然信息素越濃，被選擇的概率也就越大，并且信息素本身具有一定的揮發作用。 螞蟻的運動過程可以簡單歸納如下：
- 當周圍沒有信息素指引時，螞蟻的運動具有一定的慣性，并有一定的概率選擇其他方向
- 當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
- 找食物時，螞蟻留下家相關的A信息素，找家時，螞蟻留下食物相關的B信息素，并隨著移動距離的增加，灑播的信息素越來越少
- 隨著時間推移，信息素會自行揮發
一個簡單的例子，如果現在有兩條通往食物的路徑，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，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，逐漸的B上的信息素濃度會強于A，這時候因為B的濃度比A強，越來越多多螞蟻會選擇B，而這時候B上的濃度只會越來越強。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，所以當一部分螞蟻找到B時，隨著時間的推移，螞蟻會收斂到B上，從而可以跳出局部最優。
實驗
上面的描述可能不是很形象，現在我們來模擬做個小實驗，實驗地址Demo，源碼已放在 Github
簡單蟻群實驗環境：
- 滿足上面4點基本規則,信息素散播規則按照
屏幕斜線距離/螞蟻移動距離，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的距離，這個公式比較簡單) - 超過一定的移動步數未找到食物或窩的螞蟻進行重置
- 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,用輪盤賭進行概率選擇 - 信息素在每次迭代時，進行統一揮發
一個常量值
現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的食物A，圖中的綠色為食物，白色為螞蟻，暗藍色為家相關的信息素，顏色深淺代表濃度。
<font style="font-size:12px">注意：我們上面采用的信息素灑播規則，會讓家相關的信息素濃度圍繞著家呈梯形分布，這樣螞蟻在回家時，能夠根據濃度找到家，食物相關信息素也一樣。感興趣的朋友可以在源碼里修改信息素顯示參數，顯示食物相關的信息素分布圖。</font>
2.過一會兒，我們發現螞蟻都聚集在這條路徑上，然后我們放一個離得很近的食物B
3.最后我們會發現這條路徑上的螞蟻越來越多，再過一會兒，A路徑上基本沒有什么螞蟻了。
你有可能問，那障礙是干嘛用的，我當時只是想干一件小時候經常干的事情，如
1.一群螞蟻找到了食物
2.我攔住了他們的去路
3.最后他們還是找到了食物，壞笑
最后
如果你親自動手做實驗，你會發現，當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，你也可以理解為當一只螞蟻找到一條路徑時，過了很久的時間，大多數螞蟻都選擇了這條路徑，就在這時候，突然有一只螞蟻找到了較近的食物，但因為時間過得太久，兩條路徑上濃度相差太大（濃度越大，被選擇的概率就越大），整個系統基本已經停滯了，陷入了局部最優。所以簡單的螞蟻系統是存在一些問題的，如：
- 搜索到一定程度，會出現停滯狀態，陷入局部最優的情況
- 盲目的隨機搜索，搜索時間較長
而影響螞蟻是否能夠找到好的最優解，依賴這幾個關鍵因素：
- 信息素怎么灑播（比如維持在一個特地范圍的值等）
- 信息素怎么揮發（除了全局揮發，可以讓螞蟻自身進行局部揮發等手段）
- 通過怎樣的方式讓螞蟻選擇運動方向，減少盲目性和不必要性（給螞蟻一點點智能和經驗）
- 給螞蟻和環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、排序蟻群算法、基于遺傳算法的蟻群算法等一系列在基本蟻群系統上的優化和改進，他們對于信息素的使用、螞蟻方向選擇等都有一套成熟的數學模型和經驗優化參數。
