17、群体智能算法：蚁群系统、蜜蜂算法与细菌觅食优化算法

群体智能算法：蚁群系统、蜜蜂算法与细菌觅食优化算法

1. 蚁群系统（Ant Colony System）

1.1 分类

蚁群系统（Ant Colony System, ACS）是群体智能、元启发式和计算智能领域中的一种蚁群优化方法。它是蚁群算法（Ant System）的扩展，与其他蚁群优化方法（如精英蚁群系统、基于排名的蚁群系统）相关。

1.2 灵感来源

蚁群系统算法的灵感来源于蚂蚁的觅食行为，特别是蚂蚁之间关于蚁群与食物源之间良好路径的信息素通信机制，这种机制被称为“stigmergy”。

1.3 隐喻

蚂蚁最初在其环境中随机游荡。一旦找到食物，蚂蚁会在环境中留下信息素。在食物和蚁群之间进行多次往返，如果每次都沿着同一路径找到食物，就会留下更多的信息素。信息素会在环境中逐渐衰减，因此较旧的路径被后续蚂蚁选择的可能性较低。其他蚂蚁可能会发现同一条通往食物的路径，并沿着该路径行走并留下更多信息素。这种正反馈过程会引导越来越多的蚂蚁选择高效的路径，并通过使用进一步优化这些路径。

1.4 策略

该算法的目标是利用历史和启发式信息来构建候选解决方案，并将构建解决方案过程中获得的信息融入历史记录中。解决方案以概率逐步的方式逐个离散部分地构建。选择某个组件的概率由该组件对解决方案总成本的启发式贡献以及历史上包含该组件的解决方案的质量决定。历史记录根据已知最佳解决方案的质量进行更新，并根据离散解决方案组件的使用情况进行衰减。

1.5 过程

算法通过概率逐步构建解决方案，同时利用历史信息（信息素）和特定问题的启发式信息。具体步骤如下： <