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==Definition difficulty==

==Definition difficulty==

定义困难

定义困难

 

[[File:Aco shortpath.svg|thumb]]

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采用蚁群优化算法，图中两点 a 和 b 之间的最短路径是由多条路径组合建立的。要准确定义算法是不是蚁群算法并不容易，因为其定义可能因作者和用途而有所不同。广义地说，蚁群算法被认为是一种填充的元启发式算法，每个解由一个在搜索空间中移动的蚂蚁表示。蚂蚁标记最优解，并考虑到以前的标记来优化搜索。它们可以被看作是概率化多智能体算法，使用概率分布进行每次迭代之间的转换。在用于解决组合问题的蚁群算法版本中，使用了一种解的迭代构造方法。根据一些作者的观点，蚁群算法区别于其他相关算法(比如估计分布的算法或粒子群优化算法)的是蚁群算法的建设性方面。在组合问题中，即使没有蚂蚁被证明是有效的，最终可能会找到最好的解。因此，在旅行商问题的例子中，蚂蚁实际上并不需要走最短的路线: 最短的路线可以从最优解中最强的部分建立起来。然而，在实变量中没有“相邻”这样的结构存在，所以这一定义在实变量问题的情况下可能是有问题的。群居昆虫的集体行为仍然是研究人员的灵感来源。在生物系统中寻找自我组织的各种算法(无论是优化还是非优化)促进了“群体智能”的概念，实际上，利用蚂蚁之间通过环境交换信息的行为(一个被称为“暂时能力”的原则)被认为足以使算法属于蚁群算法的一类。这一原则促使一些作者创造了“价值”这个词来组织基于寻找食物，幼虫分类，分工和合作运输的方法和行为。

采用蚁群优化算法，图中两点 a 和 b 之间的最短路径是由多条路径组合建立的。要准确定义算法是不是蚁群算法并不容易，因为其定义可能因作者和用途而有所不同。广义地说，蚁群算法被认为是一种填充的元启发式算法，每个解由一个在搜索空间中移动的蚂蚁表示。蚂蚁标记最优解，并考虑到以前的标记来优化搜索。它们可以被看作是概率化多智能体算法，使用概率分布进行每次迭代之间的转换。在用于解决组合问题的蚁群算法版本中，使用了一种解的迭代构造方法。根据一些作者的观点，蚁群算法区别于其他相关算法(比如估计分布的算法或粒子群优化算法)的是蚁群算法的建设性方面。在组合问题中，即使没有蚂蚁被证明是有效的，最终可能会找到最好的解。因此，在旅行商问题的例子中，蚂蚁实际上并不需要走最短的路线: 最短的路线可以从最优解中最强的部分建立起来。然而，在实变量中没有“相邻”这样的结构存在，所以这一定义在实变量问题的情况下可能是有问题的。群居昆虫的集体行为仍然是研究人员的灵感来源。在生物系统中寻找自我组织的各种算法(无论是优化还是非优化)促进了“群体智能”的概念，实际上，利用蚂蚁之间通过环境交换信息的行为(一个被称为“暂时能力”的原则)被认为足以使算法属于蚁群算法的一类。这一原则促使一些作者创造了“价值”这个词来组织基于寻找食物，幼虫分类，分工和合作运输的方法和行为。

==Stigmergy algorithms==

==Stigmergy algorithms==