1. 来龙去脉
知识工程这门课，主要讲三类算法：演化计算、群智能计算和神经计算。
演化计算，包括遗传算法、遗传规划、进化策略和进化规划。
群智能计算，包括蚁群算法和粒子群算法。
神经计算，包括人工神经网络和深度学习神经网络。
本文，主要介绍一下群智能计算中的蚁群算法。
什么是蚁群算法？
蚁群算法（ant colony optimization， ACO），又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质，并且现在已用于我们生活的方方面面。
2. 主要内容
基本概念（最好举例说明）、蚁群算法描述、蚁群算法实例、蚁群算法特点等。（细节介绍，通常20分钟左右）
3. 应用领域
利用文献法来总结蚁群算法各种领域的应用现状，把你阅读的文献（至少3篇）提前3天发到云盘中. （重点内容介绍，通常讲解20分钟左右），比如，
a)蚁群算法具体如何实现的？
b)性能如何？存在怎样的问题？改进方向如何？
c)在哪些领域的哪些方面应用了蚁群算法？
3.1. 蚁群算法实现
蚂蚁在运动过程中，会留下一种称为信息素的东西，并且会随着移动的距离，播散的信息素越来越少，所以往往在家或者食物的周围，信息素的浓度是最强的，而蚂蚁自身会根据信息素去选择方向，当然信息素越浓，被选择的概率也就越大，并且信息素本身具有一定的挥发作用。蚂蚁的运动过程可以简单归纳如下：
1、当周围没有信息素指引时，蚂蚁的运动具有一定的惯性，并有一定的概率选择其他方向。
2、当周围有信息素的指引时，按照信息素的浓度强度概率性的选择运动方向。
3、找食物时，蚂蚁留下家相关的A信息素，找家时，蚂蚁留下食物相关的B信息素，并随着移动距离的增加，洒播的信息素越来越少。
4、随着时间推移，信息素会自行挥发。
一个简单的例子，如果现在有两条通往食物的路径，一条较长路径A，一条较短路径B，虽然刚开始A，B路径上都有蚂蚁，又因为B比A短，蚂蚁通过B花费的时间较短，随着时间的推移和信息素的挥发，逐渐的B上的信息素浓度会强于A，这时候因为B的浓度比A强，越来越多的蚂蚁会选择B，而这时候B上的浓度只会越来越强。如果蚂蚁一开始只在A上呢，注意蚂蚁的移动具有一定小概率的随机性，所以当一部分蚂蚁找到B时，随着时间的推移，蚂蚁会收敛到B上，从而可以跳出局部最优。
3.2. 性能、问题和改进
问题
当蚂蚁在一条路径上觅食很久时，再放置一个近的食物基本没有效果。可以理解为当一只蚂蚁找到一条路径时，过了很久的时间，大多数蚂蚁都选择了这条路径，就在这时候，突然有一只蚂蚁找到了较近的食物，但因为时间过得太久，两条路径上浓度相差太大（浓度越大，被选择的概率就越大），整个系统基本已经停滞了，陷入了局部最优。所以简单的蚂蚁系统是存在一些问题的，如：
1、搜索到一定程度，会出现停滞状态，陷入局部最优的情况。
2、盲目的随机搜索，搜索时间较长。
改进
解决以上问题的办法：
1、增加蚂蚁的数量。
2、减小残留的信息素（所有蚂蚁都减小，部分蚂蚁减小）。
3、减小蚂蚁选择信息素强的路径的概率。
4、给蚂蚁和环境一定的记忆能力，减少搜索空间，从而减少搜索时间。
改进小结
1、蚂蚁数量的选择。
蚂蚁数量 m 是蚁群算法的重要参数之一。蚂蚁数量多，可以提高蚁群算法的全局搜索能力以及算法的稳定性，但大量被搜索过的路径信息素变得平均，会减弱信息正反馈的作用，使搜索的随机性增强，从而降低收敛速度；反之，蚂蚁数量少，特别是当要处理的问题规模比较大时，而从未搜索过的路径信息素接近0，蚁群会倾向选择信息量大的路径，会使搜索的随机性减弱，虽然收敛速度加快，但会使算法的全局搜索能力降低，稳定性差，容易出现停滞现象（局部最优）。
2、信息启发式因子的选择。
信息启发式因子α的大小反映了信息素因素作用的强度。其值越大，蚂蚁选择以前走过路径的可能性越大，搜索的随机性减弱。当α值过大时会使蚁群的搜索过早陷于局部最优；当α值较小时，搜索的随机性增强，算法收敛速度减慢。
3、期望值启发式因子的选择。
期望值启发式因子β的大小反映了先验性、确定性因素作用的强度。其值越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大，算法的随机性减弱，易于陷入局部最优；而β过小，将导致蚂蚁群体陷入纯粹的随机搜索，很难找到最优解。
4、信息素挥发因子的选择。
信息素挥发因子 ρ 的大小直接关系到蚁群算法的全局搜索能力及其收敛速度。 ρ 就是信息素残留系数，反映了信息消逝程度。较大时，由于信息正反馈的作用占主导地位，以前搜索过的路径被再次选择的可能性过大，搜索的随机性减弱；反之，当 ρ 很小时，信息正反馈的作用相对较弱，搜索的随机性增强，因此蚁群算法收敛速度很慢。
改进方法：最大最小蚁群算法、最优最差蚁群算法、分段变异蚁群算法、排序蚁群算法、基于遗传算法的蚁群算法等。
3.3. 蚁群算法应用
组合优化问题
旅行商问题、0-1背包问题、加工调度问题、装箱问题、图着色问题、聚类问题、最大团问题、最大割问题。
理论上每个组合优化问题都可以通过枚举的方法得到最优解，但枚举是以时间为代价的。有的枚举时间还能接受，有的则不可能接受，即所谓的“组合爆炸”。对于NP完全的组合优化问题，至今尚无很好的解析算法，一般采用启发式算法来解决。
