，为复杂问题寻找解决方案。普遍意义上，群体智能强调个体行为的简单性群体的涌现特性以及自下而上的研究策略。群体智能的本质是由许多简源，红色代表障碍物，白色代表蚂蚁，其中找食物留下的信息素蓝色的，蓝色越多食物信息素的浓度越大。找我留下的信息素是黄色的，黄色越多窝的信息素的浓度就越大。仿真在初始环境下，蚂蚁的觅食行为，其中只画出了食物的信息素。仿真如图所示。模型中环境及蚂蚁个体属性的设置如下蚂蚁的数量最大信息素食物释放信息的半径信息素衰减速度蚂蚁的数量错误概率速度半径记忆能力蚂蚁颜色仿真结果如图所示，表示在仿真环境下，初始时刻的所有个体的分布情况。图是鱼的群集过程。随着仿真的进行，个体遵守游动规则游动，最后形成个庞大的群体。图中只画了食物的信息素。图只画了窝的信息素。图同时画出了食物的信息素和窝的信息素。结果分析由结果可以看出，初始状态个体是随机分布在环境中，具有任意性。经过若干个仿真周期，由于个体遵守游动规则游动，就有了个体的集群结果。其中图中只有个食物点和个窝点，仿真结果有不画信息素的仿真界面，画窝的信息素的仿真界面，画食物的信息素的仿真界面，还有同时画出食物和窝的信息素的仿真界面。初始状态群集过程窝的信息素仿真食物和窝的信息素仿真图蚂蚁的集群行为仿真仿真二本模型中，我们可以在地图库中加载不同的地图，其中有分形叶地图，迷宫地图，不同的地图蚂蚁找到食物和窝的最小距离不同，我们编辑地图，包括增加食物点的个数，增加窝点的个数增加障碍物和减少障碍物。仿真结果所示，编辑地图使地图中不存在障碍物，有个食物点和窝点，从而的到蚂蚁觅食行为的仿真结果。所示，在地图库中加载分形叶地图，有个食物点和窝点，得到蚂蚁行为的仿真结果。所示在地图库中加载迷宫地图，有个食物点和窝点，得到蚂蚁行为的仿真结果。所示，编辑地图使地图中出现多个食物点和多个窝的点，同时出现不同的障碍物，从而得蚂蚁行为的仿真结果。没有障碍物得仿真结果分形叶地图仿真结果迷宫地图仿真结果多个障碍物仿真结果结果分析由结果可以看出在编辑不同的地图后，地图越复杂蚂蚁找到食物和窝的次数就越少，释放的食物的信息素和释放的窝的信息素也就越少。仿真的结果与现实中鱼群的行为基本致。仿真三第六章结论及展望群体智能是种对仅仅具有有限感知能力的底层个体进行建模，这些个体遵循简单的行为规则，复杂的群体行为完全是自下而上自发涌现出来的特性。因此，可以在计算机中建立对动物群体的仿真模型，通过计算机的模型相互作用达到最终群集涌现的效果。本文的主要工作本文选择了自然界的蚂蚁作为研究对象，通过研究蚂蚁的群体行为，首先对系统进行建模然后用计算机仿真的方法建立了个具有蚂蚁所拥有特性的虚拟系统，并用图形化的方式进行了演示，通过系统运行演示蚂蚁复杂行为产生过程。对蚁群的觅食行为等规律进行了分析，并建立了种基于向量的数据模型，模型由环境主体行为规则组成。环境为蚁群生存的空间，主体间通过环境相互作用主体包括蚂蚁主体窝主体障碍物主体信息素主体和食物主体行为规则有范围规则，环境规则，觅食规则，移动规则，避障规则，播撒信息素规则。通过对蚂蚁主体的属性和行为规则的抽取，模型尽可能地反映蚂蚁的主要属性。通过编程技术进行了蚂蚁群行为仿真软件的设计，自下而上地构建了个虚拟蚂蚁系统，该软件可方便的对个体些属性参数进行修改。使用已建立好的系统模型进行了仿真，来观察仿真结果所表现出来的不同群体行为，对蚂蚁觅食行为进行了仿真，得到相关数据。可通过设置不同的仿真参数，仿真出不同的效果。通过对模型的仿真，观察涌现出的些现象。与现实中的海洋环境进行比较分析，仿真结果较好地反映了蚂蚁的普遍属性。并对仿真的结果分析，来研究蚂蚁产生的复杂行为及其原因即个体与环境，以及个体之间的交互。结论及展望结论及展望本文基于多建模仿真的基本思想，对蚂蚁群的觅食过程进行仿真研究，结果表明基于多的建模仿真方法对蚂蚁群这类复杂系统的研究具有很好的效果。虽然本文只对蚂蚁觅食过程进行建模和仿真，但得到的结论却具有定的普遍意义，即有些生态系统，其个体的行为也许是简单的，但这些个体之间通过交互有可能突现出复杂的整体行为蚂蚁算法这种受大自然的昆虫启发而得到的随机寻优算法因其正反馈性多协同性和并行性而在很多方面表现出良好的算法性能。其求解的范围也由最初的离散空间组合优化扩大到有约束的多目标的和连续空间的范畴，而且在多个体的社会学宏观领域里表现出极强的生命力。随着人们在群体的社会性行为启发式算法以及随机优化等相关领域研究的进展和突破，蚂蚁算法的应用也会越来越广泛。下阶段的工作将是对蚂蚁行为的进步细化和智能化，如增加蚂蚁的繁殖与死亡信息交流等，并对障碍物环境下的蚂蚁觅食行为进行深入研究，如增加动态障碍物等。希望通过这些研究能对基于多的建模仿真方法有更深入的了解，从而更好地推广到其他复杂系统研究领域。参考公司和英国电信公司在年代中后期都开展了这方面的研究，设计了蚁群路由算法。和提出将蚁巢分类模型应用于数据聚类分析。其基本思想是将待聚类数据随机地散布到个二维平面内，然后将虚拟蚂蚁分布到这个空间内，并以随机方式移动，当只蚂蚁遇到个待聚类数据时即将之拾起并继续随机运动，若运动路径附近的数据与背负的数据相似性高于设置标准则将其放置在该位置，然后继续移动，重复上述数据搬运过程。按照这样的方法可实现对相似数据的聚类。吴斌等人又在简化分类模型的基础上系统地提出了种基于群体智能的聚类算法。蚁群算法的研究应用蚁群算法，简称是最近几年才提出来的种新型的模拟进化算法。它是由意大利学者等人受到人们对自然界中真实蚁群集体行为的研究成果的启发而首先提出来的。⋯蚁群算法的应用进展以蚁群算法为代表的群智能已成为当今分布式人工智能研究的个热点，许多源于蜂群和蚁群模型设计的算法己越来越多地被应用于企业的运转模式的研究。当前对蚁群算法的研究，不仅有算法意义上的研究，还有从仿真模型角度的研究，并且不断有学者提出对蚁群算法的改进方案。从当前可以查阅的文献情况来看，研究和应用蚁群算法的学者主要集中在比利时意大利英国法国德国等欧洲国家，日本和美国在这两年内也开始启动对蚁群算法的研究。国内于年末才开始有少量公开报道和研究成果。美国五角大楼正在资助关于群智能系统的研究工作群体战略，它的个实战用途是通过运用成群的空中无人驾驶飞行器和地面车辆来转移敌人的注意力，让自己的军队在敌人后方不被察觉地安全进行。英国电信公司和美国世界通信公司以电子蚂蚁为基础，对新的电信网络管理方法进行了试验。群智能还被应用于工厂生产计划的制定和运输部门的后勤管理。美国太平洋西南航空公司采用了种直接源于蚂蚁行为研究成果的运输管理软件，结果每年至少节约了万美元的费用开支。英国联合利华公司己率先利用群智能技术改善其家牙膏厂的运转情况。美国通用汽车公司法国液气公司荷兰公路交通部和美国些移民事务机构也都采用这种技术来改善其运转的机能。鉴于群智能广阔的应用前景，美国和欧盟均于近几年开始出资资助基于群智能模拟的相关研究项目，并在些院校开设群体智能的相关课程。国内，国家自然科学基金”十五”期间学科交叉类优先资助领域中的认知科学及其信息处理的研究内容中也明确列出了群智能领域的进化自适应与现场认知主题。蚁群优化算法最初用于解决问题，经过多年的发展，已经陆续渗透到其他领域中，如，图着色问题大规模集成电路设计通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题车辆调度问题等。蚁群算法在若干领域己获得成功的应用，其中最成功的是在组合优化问题中的应用。本文的工作本文选择了自然界的蚂蚁作为研究对象，通过研究蚂蚁的群体行为，首先对系统进行建模然后用计算机仿真的方法建立了个具有蚂蚁所拥有特性的虚拟系统，并用图形化的方式进行了演示，通过系统运行演示蚂蚁复杂行为产生过程。对蚁群的觅食行为等规律进行了分析，并建立了种基于向量的数据模型，模型由环境主体行为规则组成。环境为蚁群生存的空间，主体间通过环境相互作用主体包括蚂蚁主体窝主体障碍物主体信息素主体和食物主体行为规则有范围规则，环境规则，觅食规则，移动规则，避障规则，播撒信息素规则。通过对蚂蚁主体的属性和行为规则的抽取，模型尽可能地反映蚂蚁的主要属性。然后利用技术进行软件设计，自下而上地构建了个虚拟蚂蚁系统。使用已建立好的系统模型进行了仿真，通过设置障碍物以及对参数的调整，来观察仿真结果所表现出来的不同群体行为，并对仿真的结果分析，来研究蚂蚁产生的复杂行为及其原因即个体与环境，以及个体之间的交互。第二章群体智能理论及其研究方法群体智能概述群智能理论的基本原理是以生物社会系统作为依托，也就是由简单个体组成的群体与环境以及个体之间的互动行为。这种生物社会性的模拟系统利用局部信息产生难以估量的复杂群体行为。群体智能并不是所有生物种群都具有的特性，它是那些具有社会性特征的群居。生物个体合作进行些活动时才会产生的涌现现象。关于群体智能行为的生物原型，描述了生物蚂蚁群体的些行为，如觅食劳动分工尸体聚集巢穴构造合作运输等，并分别对其建模，然后设计了系列算法多主体系统和多机器人系统。集中介绍了社会性昆虫的行为建模和蚁群优化算法及其性能。通过观察鸟群的协同运动，开创了微粒群优化这新型群体智能方法的研究领域，并以此为基础提出了以下基本观点人类智能的产生源于社会交往文化和认知是人类社交的结果。对蚁群的研究，也属于群体智能的理论范畴。群体智能研究成果和理论体系，可以用来指导我们对蚁群形成组织体系群体行为及其涌现出的群体智能的研究。群体智能是种通过模拟自然界生物群体行为来实现人工智能的方法。由单个简单个体完成的任务，可以涌现出复杂的智能，充分体现了整体和大于个体的叠加。群体智能利用群体优势，在没有集中控制，不提供全局模型的前提下载式中动摩擦阻力，取其摩擦系数为﹔切削力﹔密封阻力，取，所以故其余制动负载及快退负载等也可按上面类似的方法计算。绘制工况图根据上述计算得出的负载，可初步绘压。活塞杆与活塞的连接结构般连接形式