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文档简介

1、从人工蚂蚁系统浅谈复杂性的研究中国科技大学计算机系: 张巍2001 年 11 月 20 日主要的目的 汇报我对 Complexity，Ant System 学习的几点体会主要的内容复杂性 (Complexity) 研究的基本背景多主体系统 (Multiagent System) 的简介人工蚂蚁系统 (Ant System)求解TSP问题一、复杂性 (Complexity) 研究的背景1、起源：对决定论和还原论的质疑整体往往大于部分的“简单和” 蚂蚁的低智能蚁群的高智慧 蚂蚁的简单行为蚁群的智能突现2、复杂系统多主体规则相互作用三、实际蚁群的觅食1、主体：蚂蚁2、规则：分工、通讯3、相互作用：

2、蚂蚁蚂蚁 蚂蚁环境2、人工蚂蚁系统（Ant System Algorithm)四、人工蚂蚁系统 (AS) 求解TSP问题蚂蚁：只利用局部信息系统：找到全局的TSP通路 智能的突现（Emergence)AS算法的基本思想：AS算法的基本步骤四、人工蚂蚁系统 (AS) 求解TSP问题2、人工蚂蚁系统初始：每个边=相同浓度的气味 绿蚂蚁从A开始爬， 根据气味和边长 (局部信息) 选择边，选了AB，到达 B。在B： 看看还有哪些城没去，按照上述方法找到下一条边 这样进行下去，就得到一条通路。其他的蚂蚁依次类推，都得到一条通路。四、人工蚂蚁系统 (AS) 求解TSP问题2、人工蚂蚁系统一个新的旅程开始了

3、 (又一次的迭代) 。记录DABC，长3；每个蚂蚁通路的每条边释放一个单位气味；DABC最短，追加气味。假设这四条通路分别为： ABCD，长9； BDCA，长为12； CABD,长为6； DABC，长为3。迭代次数=预设置时，TSP通路找到了（全局的结果）AS算法的几点说明 四、人工蚂蚁系统 (AS) 求解TSP问题2、人工蚂蚁系统边的选择P = f (C , d) C：边的气味浓度； d：边的长度（1）C、d：局部的信息（2）允许随机扰动正负反馈：AS算法的几点说明 四、人工蚂蚁系统 (AS) 求解TSP问题2、人工蚂蚁系统C(t+1) = (1-q)C(t) + kc(t)(1-q)C(t)：负反馈项；kc(t)：正反馈项。相互作用：蚂蚁环境释放气味影响行为算法的时间复杂度： 四、人工蚂蚁系统 (AS) 求解TS

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