这算是填3年前的一个坑吧，已经懒癌晚期了，想必也还是要挣扎下，那今天先从蚁群算法这个坑说起，如果你是要寻找怎么优化蚁群算法，可以直接跳过本文，如果你还不了解什么是蚁群算法，或许本文能够提起你的兴趣。
如果你同样对遗传算法和粒子群算法感兴趣，请查看3年前我对于这两个算法见解的文章。
简单蚁群算法模拟实验：
这个模拟实验比较简单，并没有对信息素、路径选择等做优化，主要是方便大家查看简单的蚂蚁系统能够带来一个什么样的效果,详细说明见后文。
什么是蚁群算法
按百度百科的话来说，蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，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，并且现在已用于我们生活的方方面面。
基本原理
蚂蚁在运动过程中，会留下一种称为信息素的东西，并且会随着移动的距离，播散的信息素越来越少，所以往往在家或者食物的周围，信息素的浓度是最强的，而蚂蚁自身会根据信息素去选择方向，当然信息素越浓，被选择的概率也就越大，并且信息素本身具有一定的挥发作用。 蚂蚁的运动过程可以简单归纳如下：
- 当周围没有信息素指引时，蚂蚁的运动具有一定的惯性，并有一定的概率选择其他方向
- 当周围有信息素的指引时，按照信息素的浓度强度概率性的选择运动方向
- 找食物时，蚂蚁留下家相关的A信息素，找家时，蚂蚁留下食物相关的B信息素，并随着移动距离的增加，洒播的信息素越来越少
- 随着时间推移，信息素会自行挥发
一个简单的例子，如果现在有两条通往食物的路径，一条较长路径A,一条较短路径B,虽然刚开始A,B路径上都有蚂蚁，又因为B比A短，蚂蚁通过B花费的时间较短，随着时间的推移和信息素的挥发，逐渐的B上的信息素浓度会强于A，这时候因为B的浓度比A强，越来越多多蚂蚁会选择B，而这时候B上的浓度只会越来越强。如果蚂蚁一开始只在A上呢，注意蚂蚁的移动具有一定小概率的随机性，所以当一部分蚂蚁找到B时，随着时间的推移，蚂蚁会收敛到B上，从而可以跳出局部最优。
实验
上面的描述可能不是很形象，现在我们来模拟做个小实验，实验地址Demo，源码已放在 Github
简单蚁群实验环境：
- 满足上面4点基本规则,信息素散播规则按照
屏幕斜线距离/蚂蚁移动距离，移动距离在找到食物或者家清0(言外之意式，蚂蚁最多能够移动斜线这么远的距离，这个公式比较简单) - 超过一定的移动步数未找到食物或窝的蚂蚁进行重置
- 选择方向的计算公式采用
单元格浓度/8个方向单元格浓度总和,用轮盘赌进行概率选择 - 信息素在每次迭代时，进行统一挥发
一个常量值
现在我们来看看蚂蚁是否能够找到最近的食物。
1.首先我们放置一个较远的食物A，图中的绿色为食物，白色为蚂蚁，暗蓝色为家相关的信息素，颜色深浅代表浓度。
<font style="font-size:12px">注意：我们上面采用的信息素洒播规则，会让家相关的信息素浓度围绕着家呈梯形分布，这样蚂蚁在回家时，能够根据浓度找到家，食物相关信息素也一样。感兴趣的朋友可以在源码里修改信息素显示参数，显示食物相关的信息素分布图。</font>
2.过一会儿，我们发现蚂蚁都聚集在这条路径上，然后我们放一个离得很近的食物B
3.最后我们会发现这条路径上的蚂蚁越来越多，再过一会儿，A路径上基本没有什么蚂蚁了。
你有可能问，那障碍是干嘛用的，我当时只是想干一件小时候经常干的事情，如
1.一群蚂蚁找到了食物
2.我拦住了他们的去路
3.最后他们还是找到了食物，坏笑
最后
如果你亲自动手做实验，你会发现，当蚂蚁在一条路径上觅食很久时，你再放置一个近的食物基本没啥效果，你也可以理解为当一只蚂蚁找到一条路径时，过了很久的时间，大多数蚂蚁都选择了这条路径，就在这时候，突然有一只蚂蚁找到了较近的食物，但因为时间过得太久，两条路径上浓度相差太大（浓度越大，被选择的概率就越大），整个系统基本已经停滞了，陷入了局部最优。所以简单的蚂蚁系统是存在一些问题的，如：
- 搜索到一定程度，会出现停滞状态，陷入局部最优的情况
- 盲目的随机搜索，搜索时间较长
而影响蚂蚁是否能够找到好的最优解，依赖这几个关键因素：
- 信息素怎么洒播（比如维持在一个特地范围的值等）
- 信息素怎么挥发（除了全局挥发，可以让蚂蚁自身进行局部挥发等手段）
- 通过怎样的方式让蚂蚁选择运动方向，减少盲目性和不必要性（给蚂蚁一点点智能和经验）
- 给蚂蚁和环境一定的记忆能力能够帮助减少搜索空间
如果你感兴趣，可以去看看诸如最大最小蚁群算法、排序蚁群算法、基于遗传算法的蚁群算法等一系列在基本蚁群系统上的优化和改进，他们对于信息素的使用、蚂蚁方向选择等都有一套成熟的数学模型和经验优化参数。
