웹사이트 최적화 "개미 식민지 알고리즘" 및 그것의 특성 무엇입니까

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개미 식민지 알고리즘 및 SEO 사이의 관계를 이해 하려면 우리가 먼저 보여야 개미 식민지 알고리즘의 기원: 개미는 하나의 가장 일반적인 및 지구에, 가장 많은 곤충 종 주로 인간의 생활 환경에 군중 속에서 나타나는. 이러한 곤충의 떼 바이오 지능 특성은 일부 학자 들의 관심을 받고 있다. M.dorigo,v.maniezzo, 이탈리아 학자 개미 채집 습관을 관찰 하 고 개미 항상 둥지와 음식 소스 사이의 가장 짧은 경로 찾을 수 찾습니다.

그것은 개미의이 그룹 협업 기능 전달 이며 그것의 경로에 페로몬 (pheromone) 왼쪽 이라는 휘발성 화학 물질에 의해 조정 발견 되었습니다. 화학 커뮤니케이션 기본 정보 통신 방법은 개미, 개미의 생활 습관에 중요 한 역할 중 하나입니다. 개미의 행동을 구하고 연구를 통해 그들은 전체 개미 식민지는 양식 긍정적인 피드백을 서로 협력 하는 것이 페로몬을 통해 그래서 여러 경로에 개미는 점차적으로 가장 짧은 경로를 수집 발견.

이 방법에서는, M.dorigo는 처음 1991 년에서 개미 식민지 알고리즘을 제안 했다. 주요 특징: 긍정적인 피드백을 통해 분산 협업 최선의 경로 찾을 수. 이것은 인구 최적화에 따라 추론 검색 알고리즘입니다. 그것은 집단 최적화의 둥지와 음식, 그리고 과정과 여행 몫 문제 솔루션 사이의 유사성 사이의 최단 경로 검색, 개인 사이 간단한 정보 전송 통과 개미 식민지의 전체 사용 합니다. 여행 몫 문제가 NP 어려움의 최적의 솔루션 획득 같은 시간에 알고리즘 일 상점 일정, 두 할당 및 다차원 배낭, 문제를 해결 하는 데도 사용 하 고 조합 최적화 문제 해결에 그것의 우월을 보여줍니다.

년 동안, 세계 각 지에서 연구 공부 하 고 신중 하 게, 개미 식민지 알고리즘 적용는 데이터 분석, 로봇 공동 문제 해결, 전력, 통신, 물 관리, 광업, 화학 공학, 건설, 교통 등 많은 분야에서에 사용 되었습니다.

이 모델 문제 해결의 신속성, 글로벌 최적화 기능 및 유한 시간에 대답의 합리를 결합할 수 있기 때문에 개미 식민지 알고리즘 관련 분야에서 연구자의 관심을 깨울 수 있습니다. 그 중, 최적화의 속도 정보 전송 및 긍정적인 피드백 종류의 축적에 의해 보장 됩니다. 알고리즘의 조기 융합의 분산된 컴퓨팅 기능을 방지할 수 있습니다 그리고 개미 식민지 시스템 욕심 추론 검색 기능을 초기 검색 과정에서 받아들일만 한 솔루션을 찾을 수 있습니다.

이 우수한 문제 분산된 솔루션 모델은 크게 개선 되었고 관심과 관련 분야에서 연구자의 노력 후 원래 알고리즘 모델 기준 확대. 시간의 특정 기간 후 D 지점에 도달 하는 음식 소스에서 돌아오는 개미 장애 발생, 또한 선택 해야 합니다. 이 시점에서 A, b 페로몬 농도의 양쪽에 같은, 그들은 여전히 오른쪽으로 절반 왼쪽에 절반이 있습니다. 그러나 때 개미의 측면은 완전히 무시 C 지점에 장애물, 개미의 B 측, 더 이상 갈 경로 C 포인트를 연결할 수 없습니다 때문에. 으로 그림 1에 나와 있습니다.

그림 1: 상황 개미 식민지의 장벽 하기 전에 시간의 기간 동안

페로몬, 높은 농도의 측면 때문에 C 지점에 개미 식민지에서 개미에 대 한이 시간에 낮은 페로몬의 B 사이드 패스의 측면을 선택 의향이. 결과 측면에서 개미의 증가 이며 결국 모든 개미가 짧은 경로 선택 하십시오. 로 그림 2에 나와 있습니다.

그림 2 개미 식민지의 최종 선택의 경로

과정은 명확 하 게 "긍정적인 피드백"는 페로몬의 개미에 의해 왼쪽으로 발생 합니다. 그것은 음식에 대 한 검색 하는 개별 개미에 의해 사용 되는 정보를 교환입니다. 개미 식민지 알고리즘의 기본 개념은 또한이 과정에서 변형 됩니다.

개미 식민지 알고리즘의 특성

1 개미 식민지 알고리즘은 자기 반복적인 알고리즘. 시스템 이론, 자기 조직 및 그것의 조직에서는 조직의 두 기본 분류, 차이 조직 힘 또는 조직 명령 또는 시스템 외부에서 시스템의 내부에서 온다, 시스템 내부에서 자기 조직에서 시스템 밖에 서 그의 조직. 시스템 공간, 시간, 또는 외부에서 어떤 특정 간섭 없이 기능 구조를 습득 하는 과정에서 인 경우에, 우리는 시스템은 자체 조직 말할 것 이다. 추상적인 의미에서 자기 조직 외부 작업 (즉, 주문 장애 로부터 시스템의 프로세스)의 부재에 시스템 엔트로피 증가의 과정입니다. 개미 식민지 알고리즘 완벽 하 게 예를 들어 개미 식민지 최적화이 과정을 중단합니다. 시작 될 때 초기 알고리즘, 진화, 자발적인 정보 호르몬의 역할을 통해 인공 개미 기간 더 몇 가지 솔루션을 최적의 솔루션을 찾는 경향이 후 알고리즘 솔루션을 단일 인공 개미가 질서 프로세스는 무질서입니다.

2 개미 식민지 알고리즘은 본질적으로 병렬 알고리즘. 각 개미 검색 과정이 서로 독립적이 고 정보 호르몬을 통해 통신 합니다. 그래서 개미 식민지 알고리즘 분산된 알고리즘의 신뢰성을 증가 뿐만 아니라 능력이 강한 글로벌 검색 알고리즘은 문제 공간에서 독립적으로 검색을 시작 하는 멀티 에이전트 시스템으로 간주 될 수 있습니다.

3 개미 식민지 알고리즘은 긍정적인 피드백 알고리즘이입니다. 채집 과정에서 실제 개미에서 우리는 마지막으로 최단 경로, 최단 경로 정보 호르몬 축적 및 정보 호르몬의 축적에 직접 의존 찾을 수 개미 긍정적인 피드백 과정은 볼 수 있습니다. 개미 식민지 알고리즘을 정확 하 게는 환경에서 초기 시간 같은 정보 호르몬 줄 시스템 작은 소동 궤적 농도의 양쪽에서 동일 하지 않습니다, 솔루션의 개미 구조는 좋은 또는 나쁜, 사용 되는 알고리즘 피드백 방법 경로 통해 더 나은 솔루션에 남아 더 많은 정보 호르몬, 그리고 더 많은 정보 호르몬 유치 더 많은 개미,이 긍정적인 피드백 과정은 초기 차이 지속적으로 확대 하 고, 뿐만 아니라 가이드 전체 시스템의 최적의 솔루션 진화 방향. 따라서, 긍정적인 의견은 개미 알고리즘의 중요 한 기능을 가능 하 게 알고리즘의 진화 과정.

4 개미 식민지 알고리즘 강한 견고성을 있다. 다른 알고리즘에 비해, 개미 식민지 알고리즘은 초기 경로에 매우 좋은, 즉, 개미 식민지 알고리즘의 결과 하위 초기 경로의 선택에 의존 하지 않습니다 그리고 아무 수동 조정 검색 프로세스에 필요 하다. 둘째, 개미 식민지 알고리즘 적은 매개 변수가 고 그래서 다른 조합 최적화 문제를 해결 하기 위해 개미 식민지 알고리즘 적용을 쉽게 설정할 수 쉽습니다. (원본 소스 르 닝 웹사이트 승진 생각: http://www.nbseo.cc/archives/1843)