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意大利学者Marco Dorigo从蚁群找最短路径的现象中受到启发,于1992年在博士论文中提出了蚁群算法:一种用来在图中寻找优化路径的概率型算法。此后,蚁群算法不断丰富变化,形成了一个算法家族。有代表性的包括蚁群系统和Max-Min蚂蚁系统等。有趣的是,还有学者在大自然的启发下提出了蜂群、鸟群、鱼群算法等。我们会在以后的集智百科中与大家分享。


目录


一、蚁群算法原理

二、蚁群算法应用

三、蚁群算法优劣

四、相关学者

五、蚁群算法延展

六、相关资源推荐

七、集智百科词条志愿者招募



1、蚁群算法原理


蚁群算法源自对自然界中蚁群觅食行为的深刻观察。科学家发现,蚁群在可以在有障碍物的环境下,找到一条最短到达食物的路径。出现这个现象的原因并非由于某只蚂蚁在指挥,而是依靠整个蚁群的信息传递机制。


这个机制其实很容易理解:蚂蚁在经过的路径上会释放一种气味记号,即信息素。后到的蚂蚁会沿着信息素浓度较高的路径行走。在所有可能的路径中,由于往返最短路径花的时间少,通过频率高,所以信息素浓度高。这又会吸引更多蚂蚁走这条路径,形成正反馈。一段时间后,整个蚁群就会沿着最短路径到达食物了。


每只蚂蚁并不需要知道全局的信息。他们只根据眼前的局部信息,使用简单的规则进行决策。这样,在蚁群集体里,复杂的智能行为会自然涌现。大自然给予我们启示:如果个体都遵循相同的简单规则,就有可能在宏观层面创造出一种集体智慧。


图1:蚁群寻找最短路径机制示意图。N为蚁巢,F为食物。在所有可能的路径中,最短路径上累积的信息素最多。


表1:类比蚁群觅食行为对客观世界的算法描述

 


2.蚁群算法应用

 

旅行商问题(Traveling Salesman Problem)


近年来,蚁群算法应用领域不断扩张。可以有效地解决从旅行商问题、指派问题、图着色问题、网络路由问题到车间调度问题、车辆路径问题、分配问题等等。这些问题总结起来主要是NP-hard的组合优化问题,用传统算法难以或者无法求解。此外,在学术界,许多专门针对蚁群算法的会议吸引大量学者参与到蚁群算法的讨论。在商业界,诸如AntOptima之类的专门公司把蚁群算法应用到商业实战中,充分发挥蚁群算法的市场价值。


蚁群算法最经典的应用场景是解决旅行商问题,又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。


问题:假设有一个旅行商人要拜访N个城市,每个城市只能拜访一次,而且最后要回到开始出发的城市。问商人如何能选择一条满足条件的最短路径?


图3:蚂蚁算法解决旅行商问题。三幅图从左至右分别表示迭代过程、各路径信息素累积量和最短路径。


蚁群算法思路:

将N个城市和城市之间的路径看做一个图。放置m只蚂蚁在图中移动。


  1. 寻找最短路径步骤:每只蚂蚁都随机选择一个城市作为其出发城市。蚂蚁依据各路径的信息素值和可见度做出选择,运动到下一个城市。等所有蚂蚁都完成他们的旅行后,找到他们中的最短路径(一个解),此步骤完成。

  2. 更新信息素:更新各个路径的信息素数值,包括原有信息素的蒸发和有蚂蚁经过的路径上信息素的增加。

  3. 重复上述两个步骤。当达到预定的迭代次数或解不再变化时,算法结束,以当前最短路径作为问题的最优解。

图4:蚁群算法流程图


想亲自动手操作一下的同学,欢迎进入集智百科页面查看解决旅行商问题的蚁群算法Python代码实现:

https://wiki.swarma.org/index.php?title=蚁群算法

3.蚁群算法优劣


蚁群算法的优势:

  • 易获得全局最优解;

  • 应用面广,易于其他问题结合;

  • 分布式计算方式,多个个体并行运算,大大提升了算法的运行效率;

  • 鲁棒性强,采用正反馈机制,使得搜索过程不断收敛,逼近最优解;


蚁群算法的劣势:


  • 虽然一定会收敛,但无法确定收敛所需时间;

  • 理论分析较为困难,算法更侧重于实践层面;


4. 知名学者简介


Marco Dorigo


图5:Marco Dorigo


Marco Dorigo是比利时科学研究基金会(The Belgian Funds for Scientific Research F.R.S.-FNRS)的终身研究员,布鲁塞尔自由大学(Université Libre de Bruxelles)的人工智能实验室IRIDIA的联合主任。


他是蚁群优化元启发式(Ant Colony Optimization Metaheuristic)的发明者,并且是群体智能研究领域的创始人之一。他还是《群体智能》(Swarm Intelligence)的创始编辑和总编辑,《群体智能》是群智能研究领域的核心出版物,致力于报道该学科领域的最新研究和新进展。


Thomas Stützle


图6:Thomas Stützle


Thomas Stützle是比利时科学研究基金会的高级研究员,与比利时布鲁塞尔自由大学的IRIDIA实验室合作。他发表了大量论文。仅在元启发法领域的期刊,会议论文集或经其编辑的书籍中,就超过200篇被同行广泛引用。


Luca Maria Gambardella


图7:Luca Maria Gambardella


Luca Maria Gambardella是一位意大利计算机科学家。他是瑞士提契诺州Manno的Dalle Molle人工智能研究所的所长。他和Marco Dorigo及其他人发表了关于使用蚁群算法解决商旅问题的相关理论研究。


5.蚁群算法延展


蚁群算法提出之后,不断有学者对其进行丰富与变形,形成了一个算法家族。下面是一些常见的变形算法:


蚁群系统 Ant Colony System (ACS)


蚁群系统算法在三个方面进行了改进:

  • 蚂蚁路径选择的规则:更加倾向于选择具有大量信息素的最短路径;

  • 全局更新规则:每次迭代结束后的全局更新仅应用于最优的蚂蚁而非所有蚂蚁;

  • 新增了局部信息素更新规则。


Max-Min 蚂蚁系统 Max-Min Ant System (MMAS)


目前解决TSP问题最好的蚁群算法之一,在蚂蚁系统的基础上进行了如下更改:

  • 每条路径上可能的信息素数量的范围限制在一个区间内;

  • 信息素的初始值被设定为最大信息素量;

  • 只有最短路径上的信息素会增加,其他城市的信息素挥发。


感兴趣的话可以进一步了解其他变体,包括精英蚂蚁系统 (Elitist Ant System)、基于排序的蚁群系统 (Rank-based Ant System)、连续正交的蚂蚁系统 (Continuous Orthogonal Ant Colony)、递归蚁群优化 (Recursive Ant Colony Optimization) 等。


6.相关资源推荐


书籍


蚁群优化算法 Ant Colony Optimization


该书由Marco Dorigo等人编写,描述了关于蚁群算法家族的理论发现,主要算法和目前应用。


图8:Ant Colony Optimization

蚁群优化算法 Ant Colony Optimization

https://www.goodreads.com/book/show/95229.Ant_Colony_Optimization


网站


笔者用比较简练的语言介绍蚁群算法,同时有Python代码实战和分析。

10分钟搞懂蚁群算法慕课手记

https://m.imooc.com/article/23910?block_id=tuijian_wz


课程


本课程中,蚁群算法创始人Marco Dorigo介绍了布鲁塞尔自由大学人工智能实验室IRIDIA所做的集群机器人研究项目,以及其参与的两个欧洲研究项目的主要成果,让同类和异类集群机器人从行为上和思维上合作,执行若干不同的任务。通过课程可以更加深入了解集群算法的应用。

蚁群算法创始人Prof. Marco Dorigo分享集群机器人的研究进展和成果

https://campus.swarma.org/course/670



7.百科项目志愿者招募


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考资料


[1]蚁群算法 Scholarpedia:

http://www.scholarpedia.org/article/Ant_colony_optimization

[2]蚁群算法 维基百科:

https://en.wikipedia.org/wiki/Ant_colony_optimization_algorithms

[3]蚁群算法 百度百科 :

https://baike.baidu.com/item/蚁群算法/9646604?fr=aladdin

[4]蚁群算法 集智百科

https://wiki.swarma.org/index.php?title=蚁群算法

[5] 集智学园课程 

https://campus.swarma.org/play/play?id=10596

[6]集智俱乐部推文 

https://swarma.org/?p=18854


来源:集智百科
翻译:许菁
审校:李鹏
整理:刘世康
编辑:王淑慧、曾祥轩



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