蚂蚁算法的思想进化公式及遗传算法的算法流程图

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蚂蚁算法的思想进化公式及遗传算法的算法流程图

抄的目前蚁群算法主要用在组合优化方面，基本蚁群算法的思路是这样的： 1. 在初始状态下，一群蚂蚁外出，此时没有信息素，那么各自会随机的选择一条路径。 2. 在下一个状态，每只蚂蚁到达了不同的点，从初始点到这些点之间留下了信息素，蚂蚁继续走，已经到达目标的蚂蚁开始返回，与此同时，下一批蚂蚁出动，它们都会按照各条路径上信息素的多少选择路线（selection），更倾向于选择信息素多的路径走（当然也有随机性）。 3. 又到了再下一个状态，刚刚没有蚂蚁经过的路线上的信息素不同程度的挥发掉了（evaporation），而刚刚经过了蚂蚁的路线信息素增强（reinforcement）。然后又出动一批蚂蚁，重复第2个步骤。每个状态到下一个状态的变化称为一次迭代，在迭代多次过后，就会有某一条路径上的信息素明显多于其它路径，这通常就是一条最优路径。

关键的部分在于步骤2和3：步骤2中，每只蚂蚁都要作出选择，怎样选择呢？ selection过程用一个简单的函数实现：蚂蚁选择某条路线的概率=该路线上的信息素÷所有可选择路线的信息素之和假设蚂蚁在i点，p(i,j)表示下一次到达j点的概率，而τ（i,j）表示ij两点间的信息素，则： p(i,j)=τ（i,j）/∑τ（i）（如果所有可选路线的信息素之和∑τ（i）=0，即前面还没有蚂蚁来过，概率就是一个[0,1]上的随机值，即随机选择一条路线）步骤3中，挥发和增强是算法的关键所在（也就是如何数学定义信息素的） evaporation过程和reinforcement过程定义了一个挥发因子，是迭代次数k的一个函数 ρ（k）=1-lnk/ln(k+1) 最初设定每条路径的信息素τ（i,j,0）为相同的值然后，第k+1次迭代时，信息素的多少对于没有蚂蚁经过的路线：τ（i,j,k+1）=(1-ρ（k））τ（i,j,k），显然信息素减少了有蚂蚁经过的路线：τ（i,j,k+1）=(1-ρ（k））τ（i,j,k）+ρ（k）/|W|,W为所有点的集合为什么各个函数要如此定义，这个问题很难解释清楚，这也是算法的精妙所在。

如此定义信息素的挥发和增强，以及路径选择，根据马尔可夫过程（随机过程之一）能够推导出，在迭代了足够多次以后，算法能够收敛到最佳路径。

什么是蚁群算法神经网络算法遗传算法

蚁群算法又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。神经网络思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下几个方面：

（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机馍拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。遗传算法，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。

请问一下能通俗的介绍一下什么是遗传算法吗

遗传算法（Genetic Algorithms or GAs）是基于自然选择和自然遗传机制的搜索算法，它是一种有效的解决最优化问题的方法。遗传算法最早是由美国Michigan大学的John Holland和他的同事及学生提出的。类似于自然界演化的基本法则，“适者生存”是遗传算法的核心机制，同样，“复制（reproduce）”、“杂交（crossover）”、“变异（mutation）”等自然界的生物演化规则在遗传算法中都得到类似的体现。

用遗传算法解最优化问题，首先应对可行域中的个体进行编码，然后在可行域中随机挑选指定群体大小的一些个体组成作为进化起点的第一代群体，并计算每个个体的目标函数值，即该个体的适应度。接着就像自然界中一样，利用选择机制从群体中随机挑选个体作为繁殖过程前的个体样本。选择机制保证适应度较高的个体能够保留较多的样本；而适应度较低的个体则保留较少的样本，甚至被淘汰。在接下去的繁殖过程中，遗传算法提供了交叉和变异两种算法对挑选后的样本进行交换和基因突变。交叉算法交换随机挑选的两个个体的某些位，变异算子则直接对一个个体中的随机挑选的某一位进行突变。这样通过选择和繁殖就产生了下一代群体。重复上述选择和繁殖过程，直到结束条件得到满足为止。进化过程最后一代中的最优解就是用遗传算法解最优化问题所得到的最终结果。

与其他算法相比，遗传算法主要有以下四个方面的不同：遗传算法所面向的对象是参数集的编码，而不是参数集本身；遗传算法的搜索是基于若干个点，而不是基于一个点；遗传算法利用目标函数的信息，而不是导数或者其他辅助信息；遗传算法的转化规则是概率性的，而不是确定性的。