。－ 一一 …… 一一 一… ……一一…一一… ＤＯＩ：１０．１６７０７￣．ｃｎｋｉ．ｆｊｐｃ．２０１６．０２．０１４
浅谈蚁群算法及应用 曹佩瑶，盛仲飙 （渭南师范学院数学与信息科学学院陕西渭南７１４０００）
【摘要】蚁群算法（ＡｃＡ）是一种高度创新性智能搜索算法，具有极强的鲁棒性和较好的发现能力。本文介绍了蚁群 算法的原理和特点，探讨了蚁群算法的在各领域中应用，介绍了算法的一些改进策略，最后总结了蚁群算法研究的发展 趋势。 【关键词】蚁群算法；组合优化；发展趋势
１前言 自上世纪创立仿生学以来，人们从生物进化的机制中得到 启发，提出了许多用于解决复杂优化问题的新方法，并成功应 用于解决实际问题。蚁群算法是一种受到蚂蚁在觅食过程中能 发现蚁巢到食物的最短路径这种搜索机制的启发而发展起来 的一种群体智能算法。具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算 机制，易于与其它方法结合等优点，在解决许多复杂优化问题 方面已经展示出其优异的性能和巨大的发展潜力，并成功地用 于诸如生产调度等生产问题。 ２蚁群算法原理 蚁群算法又称蚂蚁算法，是由意大利科学家Ｍ．Ｄｏｒｉｇｏ等人 受自然界蚂蚁觅食过程启发而率先提出的一种新型搜索优化 算法。蚁群算法起源于对自然界真实蚂蚁的觅食行为的研究， 在研究中发现蚂蚁之间采用化学通信作为基本的信息交流方 式，自然界中的蚂蚁会通过分泌一种化学刺激素——信息素 （ｐｈｅｒｏｍｏｎｅ）来传递信息，蚂蚁在运动的过程中在自己所经过的 路径上留下信息素，通常蚂蚁都倾向于向信息素浓度高的方向 移动。某一条路径越短，路径上经过的蚂蚁越多，其信息素遗留 也就越多，信息素的浓度也就越高，蚂蚁选择这条路径的几率 也就越高从而形成一种正反馈机制。通过这种机制，蚂蚁最终 可以发现最短路径。
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＾ 蚰 图１．１蚂蚁觅食原理 ＾ 堪
３蚁群算法数学模型 为了便于研究提出如下假设：蚁群之间通过信息素和环境 进行通信；个体水平上，每个蚂蚁相对独立；群体水平上，每只 蚂蚁的行为是随机的。 假设蚂蚁在ｔ时刻选择路径的概率为：
基金项目：渭南师范学院大学生创新创业训练计划项目（２０１４ＸＫ０９７）
∑（ · 其中，ｒ （￡）表示ｔ时刻信息素浓度， 为启发信息（反映每 只蚂蚁运动路径受路径上信息素值的影响大小）。 每只蚂蚁在走完一步后依据以下规则对路径上的信息素 进行更新。 Ｔｉｊ
（ｆ＋月）＝（１一 ）‘ｆＬ，（ ）＋Ａｒ，』（ｆ）
／／／ Ａｒ， （ ）＝ Ａｖ，， （￡）
：１ 其中Ｐ为信息素的挥发系数。当迭代次数达到事先定义好
的最大次数或ｍ只蚂蚁都选择了同一路径时，终止整个程序， 表示蚂蚁选择了最短路径。 ４蚁群算法的改进及应用 ４．１旅行商问题 旅行商问题简称ＴＳＰ问题，是最基本的线路问题，它解决 如何找到一条从一个城市出发经过若干个城市后又返回原城 市的最短路径。基于传统蚁群算法的缺点，目前提出了最大最 小蚁群算法，动态蚁群算法以及与其他仿生算法融合的算法。 ４．２图像分割 实践证明蚁群算法有利于处理一些复杂、大数据量的任 务，而图像分割可以归结为大量数据的聚类为题，所以将蚁群 算法用于图像分割具有重要的实际应用价值。目前改进的方 面：基于局部蚁群算法的分割策略以及自适应蚁群算法，蚁群 聚类算法等。 ４．３数据挖掘 蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，其在数据挖掘中的 应用正逐步引起人们的关注。目前，人工蚁群在知识发现的过 程中主要用于发掘聚类模型和分类模型。蚁群算法引入分类规 则的发现，是利用蚁群觅食原理在数据库中进行搜索，对随机 产生的一组规则进行选择优化，直到数据库能被该组规则覆 盖，从而挖掘出隐含在数据库中的规则，建立最优的分类模型。 ５结论 本文主要研究了蚁群算法的机制及应用。虽然蚁群算法的 应用已经涉及的很多领域，但是仍存在许多不足，今后在应用 方面需要在以下两个方面进行研究： （１）摆脱传统模型框架，开发新的蚁群算法模型。 （下转第４５页）
２０１６年第２期ｌ福建电脑 ·３１· ：～叠…～堡…璺…一壁 ＵＪｌＡＮ ＣＯＭｐＵＴＥ鞴
用户所需，或许没有达到Ｂ用户的预期需求。 例如，有三位用户，高校教师Ｔ、高校学生Ｓ、ＩＴ工作人员 ｗ，当他们通过网络教育平台搜索“计算机网络”这一知识点的 学习资源时，反馈出来的结果有ｄｏｃ、ｐｐｔ、动画、视频等不同媒 体类的资源和电子教案、教学课件、文献资料、实验实践、试卷 等不同资源类型的资源。那么，这三位用户的选择是有不同倾 向的。高校教师Ｔ倾向于选择ｐｐｔ类型的电子教案和教学课件， 高校学生Ｓ倾向于选择动画、视频媒体类型的教学课件和试 卷，而对于Ｉ，Ｉ＇工作人员ｗ，他主要选择实践性更强的动画类型 的实验实践。对这一实例作图，如图１所示。 由于不同用户的个人情况不同，因而，实现网络教育资源 的个性化非常有必要。每位学习用户可以及时的从网络教育资 源的大数据库中搜索到适合自己的学习资源，既节省了选择时 间，又能提高网络教育平台的认可度，提高网络学习用户的学 习兴趣。 ３实现网络教育资源个性化的策略 （１）抽取用户情境，构建用户个性化模型 用户情境指的是描述用户及其周围环境的相关信息，如用 户的基本信息、用户所处的环境（潜在信息）和用户的设备信 息。其中用户的基本信息是对用户本身属性的描述，包括静态 信息和个人偏好两个部分：静态信息描述了用户的一些静态特 征，比如姓名、年龄、性别等信息，个人偏好描述了用户的兴趣 爱好。用户所处的环境是指用户在知识学习过程中所呈现出来 的特定信息，如时间、地点、目标等。用户的设备信息主要包括 硬件设备和软件设备信息。 通过对网络教育资源和学习用户的研究，我们初步构建用 户的个性化模型：（１）用户的个人信息：姓名、性别、年龄、职业、 学历、学校／工作单位、学习／Ｔ作背景等，这些信息可以通过网 络平台的注册信息获取；（２）用户的学习痕迹，主要是用户在网 络教育平台学习时的浏览记录，通过记录推理用户的学习偏 好；（３）用户的兴趣爱好，借此信息可以推出用户最易接受的媒 体类型及资源类型；（４）用户的实时学习环境：时间、地点，争取 在用户最有效的学习时间点推送最合适的资源，比如上午精力 充沛，优先推送文本类资源，而下午用户的精力不足、注意力不 集中，可以推送动画类、视频类的资源：（５）用户的学习设备：手 机、电脑、网络等，由于不同设备的内存容量不同，手机用户可 以选择容量较小的文本类资源，电脑用户可以选择较费流量和 容量较大的动画、音频、视频类资源。 （２）利用本体构建网络教育资源库 本体的概念最早起源于哲学领域，从哲学的角度来说，本 体是一门有关存在及其本质规律的科学。随着信息技术和计算 机的发展，本体的思想逐步被人们借鉴并运用到人工智能等信 息领域中，其目的是为了解决有关知识重用和共享方面的问 题。 本体具有良好的概念层次结构，可以较好的表达概念及概 念间的关系。通过构建网络教育资源知识点本体，提供一个规 范的知识库对素材资源进行语义标注，从而可形成本体资源 库。 目前本体没有统一的构建规则，不同的领域，本体的构建 过程也不同。通过前人对本体的研究，总结出了本体的５条基 本规则：明确性与客观性、完整性、一致性、单向可扩展性、最小 约束性。只要在这５条规则的约束下进行本体的构建，根据实 际情况灵活掌握、权衡，其结果都可以达到人们预期的效果，但 是，隔行如隔山，在本体构建时，需要咨询该领域专家，以期求 得最佳本体库。 在本体的基础上构建资源库，可以明确资源的内容，推理 资源间的关系，是从属、平行还是包含，形成学习者的独特学习 路径。通过本体建设的资源库，减少资源的重复率，获得质量较 优的资源。当学习者在网络平台获取资源时，均可获得货真价 实的优秀资源。 ４总结 面对海量的网络教育资源，学习者显得束手无策，不知从 何处出发，也不知如何才能得到适合自己需要的资源。本文分 析了用户的个性化信息，建议通过本体构建优质资源库，希望 通过这两方面的努力，针对不同用户，能推荐出针对性强又优 质的资源。由于作者在此方面研究尚浅，思路未免局限，期望专 家指正，本人更加努力前行。
参考文献： ［１］国家精品课程网．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｐｋｃｗ．ｃｏｒｎ／． ［２］精品课全民终身学习课程平台．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｉｎｇｐｉｎｋｅ．ｃｏｍ． ［３］爱课程．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｃｏｕｒｓｅｓ．ｃｎ／ｈｏｍｅ／． ［４］蒋祥杰．基于用户情境本体的个性化知识服务研究［Ｄ］．武汉理工大
学硕士学位论文，２０１０． ［５］崔春华．基于本体的教育资源语义检索系统的研究与实现［Ｄ］．重庆
大学硕士学位论文，２０１２．
作者简介： 刘燕美（１９８５一），士，河南原阳人，为通讯作者，硕士，讲师，主要研 究方向为计算机应用，远程教育。
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（２）与其它比如人工鱼群算法，蜂群算法等智能算法很好 的融合，以扩展其解决实际问题的智能性。 相信随着人们对仿生智能系统理论及应用研究的不断深 入，蚁群算法必将展现出更加广阔、更加引人注目的发展前景。
参考文献： ［１］昊庆洪，张颖，马宗民．蚁群算法综述［Ｊ］．微计算机信息，２０１１（１１）：１—２． ［２］赵天男，王晓红．蚁群算法及其应用研究［Ｊ］．软件导刊，２０１０（６）：３４—３５． ［３］姜长园．蚁群算法的理论及应用［Ｊ］．计算机时代，２００４（６）．
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作者简介： 曹佩瑶（１９９２一），女。渭南师范学院数学与信息科学学院学生。
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