蚁群算法（一）——理论篇

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#算法

蚁群算法是通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出来的一种基于种群的启发式随机搜索算法，它是一种用来寻找优化路径的概率型算法，具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。

本篇文章只讲理论，无代码，少量公式，适合基础入门。

1 算法理论

蚂蚁在寻找食物的过程中，会在路径上释放出一种特殊的信息素，其它蚂蚁能够感知这种信息素的存在和强度，蚁群通过信息素来完成信息交流。

初始阶段，环境中没有信息素，蚂蚁随机行动寻找食物，找到食物就返回并在路径上释放信息素，信息素会随时间挥发，较短的路径往返的用时较少，路径上遗留的信息素则较强，下次出发就会有更多的蚂蚁沿着信息素较强的路径出发，更多的蚂蚁会遗留更多信息素，以此形成一种正反馈，最终找到一条最佳路径。

举个例子，假如2只蚂蚁m1、m2同时从A出发前往B

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实时目标检测中击败YOLO家族？来看看百度飞桨的PaddleDetection团队提出的 RT-DETR究竟强在哪里。众所周知，实时目标检测(Real-Time Object Detection)一直被YOLO系列检测器统治着，YOLO版本更是炒到了v8，前两天百度飞桨的PaddleDetection团队发布了一个名为 RT-DETR 的检测器，宣告其推翻了YOLO对实时检测领域统治。whaosoft aiot http://143ai.com
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rt-detr选哪个版本跑
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选择适合的 RT-DETR 版本进行运行，需要结合具体的应用场景、硬件条件以及性能需求。以下是几个关键因素和对应的推荐版本： ### 1. 模型复杂度与推理速度 RT-DETR 提供了多种模型结构，包括轻量级版本（如 RT-DETR-Tiny）和高性能版本（如 RT-DETR-R50）。如果对推理速度要求较高，可以选择 **RT-DETR-Tiny** 或 **RT-DETR-Small**，这些版本在保持一定精度的同时，显著降低了计算资源的需求[^3]。 ```yaml # 示例：RT-DETR-Tiny 的 YAML 配置文件 model: type: RT-DETR backbone: name: resnet18 pretrained: True head: num_classes: 80 hidden_dim: 256 ``` ### 2. 精度优先 对于精度要求较高的任务，推荐使用 **RT-DETR-R50** 或 **RT-DETR-R101**，它们基于 ResNet 架构，具有更强的特征提取能力。这些版本通常适用于目标检测中对小目标或复杂背景敏感的任务[^4]。 ```yaml # 示例：RT-DETR-R50 的 YAML 配置文件 model: type: RT-DETR backbone: name: resnet50 pretrained: True head: num_classes: 80 hidden_dim: 256 ``` ### 3. 硬件支持与部署环境 如果运行环境为嵌入式设备或移动端，建议选择经过优化的轻量化版本，例如 **Mamba-RT-DETR-B**，它通过引入 Mamba 架构进一步提升了模型效率，并且对 GPU 内存占用较低，适合在资源受限的环境中部署[^3]。 ```yaml # 示例：Mamba-RT-DETR-B 的 YAML 配置文件 model: type: RT-DETR backbone: name: mamba_backbone pretrained: True head: num_classes: 80 hidden_dim: 128 ``` ### 4. 自定义数据集训练 对于自定义数据集的训练任务，推荐使用 Ultralytics 官方提供的 RT-DETR 实现，因为它提供了完整的训练/验证/预测流程，并支持灵活的配置调整。可以通过如下命令启动训练过程： ```bash yolo task=detect mode=train model=rtdetr-tiny.yaml data=my_dataset.yaml epochs=100 batch=16 ``` ### 总结 - **快速推理场景**：选择 RT-DETR-Tiny 或 RT-DETR-Small。 - **高精度检测场景**：选择 RT-DETR-R50 或 RT-DETR-R101。 - **边缘设备部署**：选择 Mamba-RT-DETR-B 或其他轻量化改进版本。 - **自定义数据集训练**：使用 Ultralytics 提供的 RT-DETR 实现，并根据需求修改配置文件[^2]。
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