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，个智能体简单行为交互能够突现出所希望看到的高 层次复杂行为。这可以说是群体智能中个极为困难的问题。 群体智能的底层机制研究 自组织 自组织是种动态机制，由底层单元的交互而呈现出系统的全局性的结构。 交互的规则仅仅依赖于局部信息，而不依赖于全局的模式。自组织是系统自 身涌现出的种性质。系统中没有个中心控制模块，也不存在个部分控制另 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。 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 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。 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 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。其基算法为解决组合优化问题提供了新思路，并很快被应用到其它组合优化问题中。比较典型的应用研究包括网络路由优化数据挖掘以及些经典 的组合优化问题蚁群算法在电信路由优化中己取得了非常显著的应用成果。 对神经网络进行了优化，并 利用其设计了电力变压器的智能保护机制。文献利用实现了对各种连 续和离散控制变量的优化，从而达到了控制核电机组电流稳定输出电压的目的 。蚁群优化器人之间的 交互通信协作与控制机器人的自组装等。 群体智能研究应用 随着群体智能理论和研究算法的进步成熟，已经将其应用到些工程优化 问题中，并且已取得了明显的效果。文献采用的群体，由多个简单机器人组成的群体机器人系统通过协调协作可以 完成单个机器人无法完成或难以完成的工作。研究群体机器人系统，目标是建立 经济灵活健壮的系统去完成复杂的任务，主要研究内容为群体机蚂蚁等社会性昆虫行为 研究，发现了社会性昆虫的自组织自组装能力。布鲁塞尔自由大学的 领导的项目，其目标是建立个由多个类似于昆虫且简单的机 器人组成的蚂蚁等社会性昆虫行为 研究，发现了社会性昆虫的自组织自组装能力。布鲁塞尔自由大学的 领导的项目，其目标是建立个由多个类似于昆虫且简单的机 器人组成的群体，由多个简单机器人组成的群体机器人系统通过协调协作可以 完成单个机器人无法完成或难以完成的工作。研究群体机器人系统，目标是建立 经济灵活健壮的系统去完成复杂的任务，主要研究内容为群体机器人之间的 交互通信协作与控制机器人的自组装等。 群体智能研究应用 随着群体智能理论和研究算法的进步成熟，已经将其应用到些工程优化 问题中，并且已取得了明显的效果。文献采用对神经网络进行了优化，并 利用其设计了电力变压器的智能保护机制。文献利用实现了对各种连 续和离散控制变量的优化，从而达到了控制核电机组电流稳定输出电压的目的 。蚁群优化算法为解决组合优化问题提供了新思路，并很快被应用到其它组合优化问题中。比较典型的应用研究包括网络路由优化数据挖掘以及些经典 的组合优化问题蚁群算法在电信路由优化中己取得了非常显著的应用成果。 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，个智能体简单行为交互能够突现出所希望看到的高 层次复杂行为。这可以说是群体智能中个极为困难的问题。 群体智能的底层机制研究 自组织 自组织是种动态机制，由底层单元的交互而呈现出系统的全局性的结构。 交互的规则仅仅依赖于局部信息，而不依赖于全局的模式。自组织是系统自 身涌现出的种性质。系统中没有个中心控制模块，也不存在个部分控制另 部分。自组织的特点就是通过利用同种介质或者媒体创建时间或空间上的结 构。比如蚂蚁筑的巢寻找食物时的路径等。正反馈群体中的每个具有简单能力 的个体