什麼是網站優化的「蟻群演算法」以及其特點

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想瞭解蟻群演算法與SEO的關係，我們還是先來看看「蟻群演算法」的由來：螞蟻是地球上最常見、數量最多的昆蟲種類之一，常常成群結隊地出現在人類的日常生活環境中。 這些昆蟲的群體生物智慧特徵，引起了一些學者的注意。 義大利學者M.Dorigo，V.Maniezzo等人在觀察螞蟻的覓食習性時發現，螞蟻總能找到巢穴與食物源之間的最短路徑。

經研究發現，螞蟻的這種群體協作功能是通過一種遺留在其來往路徑上的叫做資訊素(Pheromone)的揮發性化學物質來進行通信和協調的。 化學通信是螞蟻採取的基本資訊交流方式之一，在螞蟻的生活習性中起著重要的作用。 通過對螞蟻覓食行為的研究，他們發現，整個蟻群就是通過這種資訊素進行相互協作，形成正回饋，從而使多個路徑上的螞蟻都逐漸聚集到最短的那條路徑上。

這樣，M.Dorigo等人于1991年首先提出了蟻群演算法。 其主要特點就是：通過正回饋、分散式協作來尋找最優路徑。 這是一種基於種群尋優的啟發式搜索演算法。 它充分利用了生物蟻群能通過個體間簡單的資訊傳遞，搜索從蟻巢至食物間最短路徑的集體尋優特徵，以及該過程與旅行商問題求解之間的相似性。 得到了具有NP難度的旅行商問題的最優解答。 同時，該演算法還被用於求解Job-Shop調度問題、二次指派問題以及多維背包問題等，顯示了其適用于組合優化類問題求解的優越特徵。

多年來世界各地研究工作者對蟻群演算法進行了精心研究和應用開發，該演算法現己被大量應用於資料分析、機器人協作問題求解、電力、通信、水利、採礦、化工、建築、交通等領域。

蟻群演算法之所以能引起相關領域研究者的注意，是因為這種求解模式能將問題求解的快速性、全域優化特徵以及有限時間內答案的合理性結合起來。 其中，尋優的快速性是通過正回饋式的資訊傳遞和積累來保證的。 而演算法的早熟性收斂又可以通過其分散式運算特徵加以避免，同時，具有貪婪啟發式搜索特徵的蟻群系統又能在搜索過程的早期找到可以接受的問題解答。

這種優越的問題分散式求解模式經過相關領域研究者的關注和努力，已經在最初的演算法模型基礎上得到了很大的改進和拓展。 經過一定時間，從食物源返回的螞蟻到達D點同樣也碰到障礙物，也需要進行選擇。 此時A, B兩側的資訊素濃度相同，它們仍然一半向左，一半向右。 但是當A側的螞蟻已經完全繞過障礙物到達C點時，B側的螞蟻由於需走的路徑更長，還不能到達C點。 如圖1所示。

圖 1 ：蟻群在障礙物前經過一段時間後的情形

此時對於從蟻巢出發來到C點的螞蟻來說，由於A側的資訊素濃度高，B側的資訊素較低，就傾向于選擇A側的路徑。 這樣的結果是A側的螞蟻越來越多，最終所有螞蟻都選擇這條較短的路徑。 如圖2所示。

圖 2 蟻群最終選擇的路徑

上述過程，很顯然是由螞蟻所留下的資訊素的「正回饋」過程而導致的。 螞蟻個體就是通過這種資訊的交流來達到搜索食物的目的。 蟻群演算法的基本思想也是從這個過程轉化而來的。

蟻群演算法的特點

1)蟻群演算法是一種自組織的演算法。 在系統論中，自組織和它組織是組織的兩個基本分類，其區別在於組織力或組織指令是來自于系統的內部還是來自于系統的外部，來自于系統內部的是自組織，來自于系統外部的是他組織。 如果系統在獲得空間的、時間的或者功能結構的過程中，沒有外界的特定干預，我們便說系統是自組織的。 在抽象意義上講，自組織就是在沒有外界作用下使得系統墒增加的過程(即是系統從無序到有序的變化過程)。 蟻群演算法充分休現了這個過程，以螞蟻群體優化為例子說明。 當演算法開始的初期，單個的人工螞蟻無序的尋找解，演算法經過一段時間的演化，人工螞蟻間通過資訊激素的作用，自發的越來越趨向于尋找到接近最優解的一些解，這就是一個無序到有序的過程。

2)蟻群演算法是一種本質上並行的演算法。 每只螞蟻搜索的過程彼此獨立，僅通過資訊激素進行通信。 所以蟻群演算法則可以看作是一個分散式的多agent系統，它在問題空間的多點同時開始進行獨立的解搜索，不僅增加了演算法的可靠性，也使得演算法具有較強的全域搜索能力。

3) 蟻群演算法是一種正回饋的演算法。 從真實螞蟻的覓食過程中我們不難看出，螞蟻能夠最終找到最短路徑，直接依賴于最短路徑上資訊激素的堆積，而資訊激素的堆積卻是一個正回饋的過程。 對蟻群演算法來說，初始時刻在環境中存在完全相同的資訊激素，給予系統一個微小擾動，使得各個邊上的軌跡濃度不相同，螞蟻構造的解就存在了優劣，演算法採用的回饋方式是在較優的解經過的路徑留下更多的資訊激素， 而更多的資訊激素又吸引了更多的螞蟻，這個正回饋的過程使得初始的不同得到不斷的擴大，同時又引導整個系統向最優解的方向進化。 因此，正回饋是螞蟻演算法的重要特徵，它使得演算法演化過程得以進行。

4)蟻群演算法具有較強的魯棒性。 相對於其它演算法，蟻群演算法對初始路線要求不高，即蟻群演算法的求解結果不依賴子初始路線的選擇，而且在搜索過程中不需要進行人工的調整。 其次，蟻群演算法的參數數目少，設置簡單，易於蟻群演算法應用到其它組合優化問題的求解。 (原文來源樂你思寧波網站推廣：HTTP://www.nbseo.cc/archives/1843)