问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面： 单个孔的钻孔作业时间，这是由生产工艺所决定的，不在优化范围内，本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时，钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间，刀具的转换时间。 在机
该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。
举一个具体的例子，如果一个公司的网络带宽出现了异常波动，监控软件可以使用蚁群算法进行异常检测。蚁群算法通过模拟蚂蚁在觅食过程中所遵循的规律，寻找网络带宽的最优路径，并根据路径上的带宽使用情况，判断是否出现异常。如果出现异常，监控软件会及时发出警报，并提供相应的处理建议。另外，使用蚁群算法还可以对网络带宽进行优化，从而提高网络的传输速度和稳定性。
当然，玩耍过后也不能忘记学习。本着~造福人类~的心态，小编又开始干活，为大家带来 有 · 趣 的干货算法内容了！
我在前面的一篇文章《浅谈资源管理技术的未来发展之路》之中谈到，资源管理还需要完善三个方面的能力分别是： 1、完善资源使用收集反馈机制，资源分配出去之后，使用率怎么样？效果怎么样？应该有一个收集反馈机制。 2、资源分配策略智能学习能力，结合收集反馈的信息，可以动态调整资源分配调度策略，具有自主学习决策的能力。 3、异构集群的管理能力，当前资源管理平台，主要聚焦在同构平台，异构平台在工业界是一个非常现实的问题，老机器还要发挥余热，新机器要充分挖掘性能潜力，就同时存在新老并存的场面。资源管理框架应该要能抽象异构平
举一个具体的例子，如果一个公司的网络带宽出现了异常波动，文档管理软件可以使用蚁群算法进行异常检测。蚁群算法通过模拟蚂蚁在觅食过程中所遵循的规律，寻找网络带宽的最优路径，并根据路径上的带宽使用情况，判断是否出现异常。如果出现异常，文档管理软件会及时发出警报，并提供相应的处理建议。另外，使用蚁群算法还可以对网络带宽进行优化，从而提高网络的传输速度和稳定性。
蚁群算法是一种基于自组织的优化方法，在文档管理软件中，它可以应用于优化网络资源的分配和利用，具有以下优势：
遗传算法的基本概念 用遗传算法求函数最大值一：编码和适应值 用遗传算法求函数最大值二：选择、交叉和变异 用遗传算法求函数最大值三：主程序和结果 轮盘赌法简单介绍 Matlab中遗传算法工具箱的使用 遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值 遗传算法解决旅行商问题(TSP)二:选择、交叉和变异 遗传算法解决旅行商问题(TSP)三:主程序和执行结果 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）一：问题介绍 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）二：算法实现一 遗传算法求解混合流水车间调度问题
如何寻找一条合适的路径，几乎是一个永恒的话题。每个人、每天都会遇到。大到全国列车的运行规划，小到每个人的手机导航。其中一部分是关于“如何寻找两个位置间的最短距离”的，这一部分有较为成熟的理论与确切的解法，还有与之匹配的各种算法。
最近好多人问我蚁群算法最短路径规划如何设置多出口情况，原来2019年美赛D题“拯救卢浮宫”需要用到。本人没有看过美赛的题目，下面给出一些不成熟的代码。
蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。
免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原，可行解对应抗体（B细胞），可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程对应起来，将生物免疫应答中的进化过程抽象成数学上的进化寻优过程，形成一种智能优化算法。它具有一般免疫系统的特征，采用群体搜索策略，通过迭代计算，最终以较大的概率得到问题的最优解。相对于其他算法，免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点，保证了种群的多样性，克服了一般寻优过程（特别是多峰值的寻优过程）的不可避免的“早熟”问题，可以求得全局最优解。免疫算法具有自适应性、随机性、并行性、全局收敛性、种群多样性等优点。 1.2 算法操作步骤 （1）首先进行抗原识别，即理解待优化的问题，对问题进行可行性分析，提取先验知识，构造出合适的亲和度函数，并制定各种约束条件。 （2）然后初始化抗体群，通过编码把问题的可行解表示成解空间中的抗体，在解的空间内随机产生一个初始种群。 （3）对种群中的每一个可行解进行亲和度评价。（记忆单元的更新：将与抗原亲和性高的抗体加入到记忆单元，并用新加入的抗体取代与其亲和性最高的原有抗体（抗体和抗体的亲和性计算）） （4）判断是否满足算法终止条件；如果满足条件则终止算法寻优过程，输出计算结果；否则继续寻优运算。 （5）计算抗体浓度和激励度。（促进和抑制抗体的产生：计算每个抗体的期望值，抑制期望值低于阈值的抗体；可以知道与抗原间具有的亲和力越高，该抗体的克隆数目越高，其变异率也越低） （6）进行免疫处理，包括免疫选择、克隆、变异和克隆抑制。 免疫选择：根据种群中抗体的亲和度和浓度计算结果选择优质抗体，使其活化； 克隆：对活化的抗体进行克隆复制，得到若干副本； 变异：对克隆得到的副本进行变异操作，使其发生亲和度突变； 克隆抑制：对变异结果进行再选择，抑制亲和度低的抗体，保留亲和度高的变异结果。 （7）种群刷新，以随机生成的新抗体替代种群中激励度较低的抗体，形成新一代抗体，转步骤（3）。 免疫算法运算流程图
蚁群算法的基本原理来源于自然界中蚂蚁觅食的最短路径问题。根据昆虫学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径，并且能在环境发生变化(如原有路径上有了障碍物)后，自适应地搜索新的最佳路径。蚂蚁是如何做到这一点的呢？
蚁群算法是一种智能优化算法，在TSP商旅问题上得到广泛使用。蚁群算法于1992年由Marco Dorigo首次提出，该算法来源于蚂蚁觅食行为。由于蚂蚁没有视力，所以在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短。通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度高的路径，并且释放一定的信息素，使该条路径上的信息素浓度增高，进而使蚂蚁能够找到一条由巢穴到食物源最近的路径。但是，随着时间的推移，路径上的信息素浓度会逐渐衰减。
从1991由意大利学者 M. Dorigo，V. Maniezzo 和 A. Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于群体的模拟进化算法——蚁群优化。极大关注，蚁群算法的特点：
在写这篇蚁群算法推文期间，小编曾一度崩溃，只是换掉原文算例，即将“60个城市随机生成距离”换成Oliver30等标准实例，跑出来的结果就惨不忍睹，实是被按在地上摩擦。正如鲁迅先生《狂人日记》中所写：凡事总须研究，才会明白。小编怀着一颗虔诚滴心，遍查全网，亲身试验诸般方法，尽管最终由于学识浅薄，还是没有成功解决，但对启发式算法的了解却也加深了几分。
之前分享了TSP的动态规划解法，本期来介绍它的另一种解法——蚁群算法。 什么？不知道？次元壁？高大上？ 小编接下来这套 素质三连 攻略三连 会帮你十分钟快速搞定蚁群算法是什么、怎么用、注意啥，从零开始突破次元壁！！！ ＊ 内容提要： ＊什么是蚁群算法 ＊蚁群算法演练 ＊算法补充笔记 什么是蚁群算法？ 蚁群系统(Ant System(AS)或Ant Colony System(ACS))是由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于20世纪90年代首先提出来的。他们在研究蚂蚁觅
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蚂蚁几乎没有视力，但他们却能够在黑暗的世界中找到食物，而且能够找到一条从洞穴到食物的最短路径。它们是如何做到的呢？ 蚂蚁寻找食物的过程 单只蚂蚁的行为及其简单，行为数量在10种以内，但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧，这离不开它们信息传递的方式——信息素。 蚂蚁在行走过程中会释放一种称为“信息素”的物质，用来标识自己的行走路径。在寻找食物的过程中，根据信息素的浓度选择行走的方向，并最终到达食物所在的地方。 信息素会随着时间的推移而逐渐挥发。 在一开始的时候，由于地面上没有信息素，因此蚂蚁们的行走
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是通过模拟蚂蚁觅食的原理，设计出的一种群集智能算法。
受人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发。 主要包括: (1)遗传算法: 模仿自然界生物进化机制 (2)差分进化算法: 通过群体个体间的合作与竞争来优化搜索 (3)免疫算法: 模拟生物免疫系统学习和认知功能 (4)蚁群算法:模拟蚂蚁集体寻径行为 (5)粒子群算法:模拟鸟群和鱼群群体行为 (6)模拟退火算法:源于固体物质退火过程 (7)禁忌搜索算法:模拟人类智力记忆过程 (8)神经网络算法:模拟动物神经网络行为特征
随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展，机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一，移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机器人中的路径规划便是重要的研究方向。移动机器人的路径规划方法主要分为传统的路径规划算法、基于采样的路径规划算法、智能仿生算法。传统的路径规划算法主要有A*算法、Dijkstra算法、D*算法、人工势场法，基于采样的路径规划算法有PRM算法、RRT算法，智能仿生路径规划算法有神经网络算法、蚁群算法、遗传算法等。
最早的蚁群算法，其在小规模TSP中性能尚可，再大规模TSP问题中性能下降，容易停滞。其解决旅行商问题（TSP）过程大致如下：
蚁群算法最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。
ants = initant(Ant, xl, xu, yl, yu); % 初始化蚁群
优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。优化问题广泛地存在于信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域。优化方法是一种以数学为基础，用于求解各种优化问题的应用技术。各种优化方法在上述领域得到了广泛应用，并且已经产生了巨大的经济效益和社会效益。实践证明，通过优化方法，能够提高系统效率，降低能耗，合理地利用资源，并且随着处理对象规模的增加，这种效果也会更加明显。 在电子、通信、计算机、自动化、机器人、经济学和管理学等众多学科中，不断地出现了许多复杂的组合优化问题。面对这些大型的优化问题，传统的优化方法（如牛顿法、单纯形法等）需要遍历整个搜索空间，无法在短时间内完成搜索，且容易产生搜索的“组合爆炸”。例如，许多工程优化问题，往往需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或者准最优解。鉴于实际工程问题的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸多特点，寻求高效的优化算法已成为相关学科的主要研究内容之一。 受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题，主要包括：模仿自然界生物进化机制的遗传算法；通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法；模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法；模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法；模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法；源于固体物质退火过程的模拟退火算法；模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法；模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法；等等。这些算法有个共同点，即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展；在优化领域称它们为智能优化算法，它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。 **
1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单，但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织，蚂蚁社会的成员有分工，有相互的通信和信息传递。 自然优化——蚁群在觅食过程中，在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径；当经过的路线上出现障碍物时，还能迅速找到新的最优路径。 信息正反馈——蚂蚁在寻找食物时，在其经过的路径上释放信息素（外激素）。蚂蚁基本没有视觉，但能在小范围内察觉同类散发的信息素的轨迹，由此来决定何去何从，并倾向于朝着信息素强度
论文地址：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2023.2254048
在现代科技的发展中，机器学习和生物启发式算法的结合为问题解决提供了一种创新的方式。本文将深入研究机器学习与生物启发式算法的融合，通过一个实例项目展示其部署过程，并探讨这一技术在未来的发展方向。
智能、自动化是对系统孜孜不倦的追求，尤其是在资源调度这块。传统的YARN/MESOS有各种资源分配算法，如DRF,capacity scheduler，fair scheduler。这些调度算法聚焦在资源的匹配和分配上面。其中最大的问题设计思路是基于预留的思路，要求应用提出资源的需求，而在现实中往往是不现实的。不现实在两个方面： job需要的资源和需要处理的数据量，过程的复杂度强相关。而这两者在实际的生产系统中都不是一成不变的，所以往往预留的资源要么多大，要么过小。 单个job实际上本身也是一个复杂的过程，
启发式搜索在状态空间中对每一个要搜索的位置按照某种方式进行评估,得到最优的位置,再从这个位置进行搜索直到达到目标.常用的启发式算法包括:禁忌搜索/遗传算法/进化算法/模拟退火算法/蚁群算法/人工神经网络等等.
实验1：猴子摘香蕉问题的Python编程实现 实验2：编程实现简单恐龙识别系统的知识表示 实验3：搜索算法求解8数码问题 实验4：字句集消解实验 实验5：简单恐龙识别系统的产生式推理 实验6：蚁群算法在TSP问题中的实现 实验7：粒子群优化算法实验 实验8：遗传算法在TSP问题中的实现 实验9：BP神经网络实验
针对多任务点的全局路径规划，是指在存在静态障碍物的环境中，给定水面无人艇起始点、目标点以及多个任务点的情况下，设计从起始点出发，安全地遍历各个任务点，最终返回目标点的全局路径，要求行驶的航路代价总和最小。 本文主要解决水面无人艇在对多个任务点进行全局路径规划时的设计和实现算方法，相关研究和设计已在 International Journal of Vehicle Autonomous Systems (IJVAS) EI期刊发表。附InderScience Publiers - IJVAS的官方文献下载链接 Design and Implementation of Global Path Planning System for Unmanned Surface Vehicle among Multiple Task Points，以及arXiv的下载链接。官方文献下载链接需要科学上网才可以打开。 本文主要讨论论文的实现原理，并给出部分程序源代码，方便后来者研究和参考。
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能计算也称为计算智能( c o m p u t a t i o n a l intelligence, CI)。
启发式算法（heuristic)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。
前几篇解释了一些智能优化算法，今天才想到还有一个重要的给忘了，，言归正传，蚁群算法也是一种生物仿生算法，它是通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出的一种基于种群的启发式随机搜索算法。自然界常理，蚂蚁可以通过群体行动在没有任何提示下从家找到食物源的最短路径，并能随着环境变化不断调整适应性地搜索出新的路径产生新的选择使得找到的路径最短。一般来说每个蚂蚁可以看成是独立的个体，相互交流的纽带是通过释放分泌信息素来实现的，所以这也是该算法模拟的核心地方，根据信息素的浓度进行下一个最优移动方向的选择，从而做到周游所有地点的最短路径，具体过程下面详述
如果说过去是算法根据芯片进行优化设计的时代，那么英特尔对 Mobileye 的收购，预示着一个新时代的到来：算法和芯片协同进化的时代。今天我们着重了解下智能驾驶发展驱动下，「算法」这一细分技术领域都有哪些创新和进步。
第一次参赛是在大一的暑假参加的国赛，当时和两个同学刚刚组队，我们也没有什么基础，结果可想而知：无奖。 在经历了这一次国赛之后，大一时的两位队友也无心再参加，所以又重新找了两位队友。从此我们队伍成员便确认了下来。这两位分别是一名女生负责排版，一名男生负责建模；而我负责写程序。我们一起准备第二年的国赛，在这期间，我们学校决定自己组织一次建模比赛为国赛做铺垫。我们为了检验自己的学习成果，便参加了。凭借着很好的运气，我们拿了二等奖的好成绩。 时间不久，便到了国赛。在国赛期间，我们每天熬夜熬到很晚，有了一点想法之后就开始讨论，然后发现行不通，又开始讨论，再进行完善……就这么一直反反复复着。直到提交了论文的最后# 在找队友的时候，一定要找靠谱的，自己熟悉的，千万不要临时组队。在准备竞赛这段时间，要经常沟通，彼此磨合，培养默契。 在参加竞赛的时候，不免会讨论得过于激烈，千万不要烦彼此，因为只有交流彼此得思想才会进行碰撞，才有可能找到适合本队得解题办法。 在分工方面，建议有一个人主要负责建模，一个主要负责编程，一个主要负责写论文和排版。三个人对建模、编程、排版都要了解，因为不知竞赛得的时候会有谁的工作量大一些，另外的人还可以去帮忙。三样都懂一些也可以更好的交流，更好的完成作品。
1. PSO的基本思想： “自然界的蚁群、鸟群、鱼群、羊群、牛群、蜂群等，其实时时刻刻都在给予我们以某种启示，只不过我们常常忽略了大自然对我们的最大恩赐！”——马良教授 粒子群算法的思想源于对鸟群捕食
顾名思义，Auto：Automated自动的；ML：Machine Learning机器学习. 因此AutoML即为自动机器学习。
运筹优化的就业前景，你了解多少？ 学习运筹优化的童鞋们在被各种算法代码虐了无数遍后，发出疑问? 学……学它有前途吗？ 一边在进行算法优化，构建模型，一边查找运筹优化的前景如何？ 下面，我们就来分析分析
蚁群算法可以用于路径规划，在本例中，地形矩阵用0表示无障碍物、用1表示有障碍物，机器人从1x1处走到10x10处，使用蚁群算法找最短路径。
一、算法介绍 Logistic regression （逻辑回归）是一种非线性回归模型，特征数据可以是连续的，也可以是分类变量和哑变量，是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，主要的用途： 分类问题：如，反垃圾系统判别，通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定； 排序问题：如，推荐系统中的排序，根据转换预估值进行排序； 预测问题：如，广告系统中CTR预估，根据CTR预估值预测广告收益； 这个世界是随机的，所以万物的发生都可以用可能性或者几率（Odds）来表达。“几率”指的是
18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。
支持向量机作为机器学习中最为难于理解的算法，小编将以三篇的篇幅去讲解小编自己理解的SVM算法。主要包括：初识支持向量机原理、SVM如何解决线性不可分、SVM实践举例；当然网络上也会有很多关于SVM这一经典算法的资料，大家可参见参考文献，与我们及时交流，共同学习~ 用一句话说明SVM的原理，即通过特征空间中的最大间隔去找出该空间的分类超平面；其中最大间隔就可以用支持向量来求得。 引入支持向量机之前，先要说明最简单的线性分类器：感知机；一个线性分类器，感知机的学习目标就是要在 n 维的数据空间中找到一个分类超平
算法设计与分析是计算机科学领域中的重要课题，主要涉及设计高效的算法，并对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析。通过算法设计与分析，可以提高算法的效率和性能，从而解决实际问题。
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