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10分钟弄懂蚁群算法

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  作者:大年夜闲人柴毛毛,原文地址

  蚂蚁简直没有目力,但他们却可以在黑暗的世界中找到食品,而且可以找到一条从洞穴到食品的最远程径。它们是若何做到的呢?

  蚂蚁寻觅食品的过程

  单只蚂蚁的行动及其复杂,行动数量在10种以内,但不成胜数只蚂蚁构成的蚁群却能具有宏大年夜的聪明,这离不开它们信息传递的方法——信息素。

  蚂蚁行家走过程当中会释放一种称为“信息素”的物质,用来标识自己的行走门路。在寻觅食品的过程当中,依据信息素的浓度选择行走的标的目标,并终究抵达食品地点的中央。

  信息素会随着时间的推移而逐渐挥发。

  在一末尾的时分,因为空中上没有信息素,因此蚂蚁们的行走门路是随机的。蚂蚁们行家走的过程当中会不时释放信息素,标识自己的行走门路。随着时间的推移,有若干只蚂蚁找到了食品,此时便存在若干条从洞穴到食品的门路。因为蚂蚁的行动轨迹是随机散布的,因此在单位时间内,远程径上的蚂蚁数量比远程径上的蚂蚁数量要多,从而蚂蚁留下的信息素浓度也就越高。这为前面的蚂蚁们供给了强有力的标的目标指引,愈来愈多的蚂蚁集合到最短的门路上去。

  甚么是蚁群算法?

  蚁群算法就是模拟蚂蚁寻觅食品的过程,它可以求出从原点出发,经过若干个给定的需求点,终究前去原点的最远程径。这也就是有名的游览商后果(Traveling Saleman Problem,TSP)。

  本文应用蚁群算法来处理散布式情况下的负载平衡调解后果。

  蚁群算法的应用——负载平衡调解

  集群形式是今朝较为经常使用的一种安排结构,也就是当单机处理才华没法满足营业需求,那么就添加处理节点,并由一个负载平衡器担负恳求的调解。然则关于一个宏大年夜系统而言,状况常常比拟复杂。集群中节点的处理才华常常各不相反,而且分歧义务的处理复杂度也不尽相反。那么负载平衡器若何停止义务分派,使得集群功用到达最优?资本应用率到达最高呢?这是一个极具应战又很有价值的后果。

  本文我们就采取蚁群算法来处理这一后果。

  数学建模

  在末尾之前,我们起首需求将“负载平衡调解”这个后果停止数学建模,量化各项目标,并映照到蚁群算法中。

  后果刻画

  求一种最优的义务分派计谋,可以将N个长度不等的义务依照某一种计谋分派给M个处理才华分歧的效劳器节点,而且N个义务的完成时间最短。

  在这个后果中,我们将一切义务的完成时间作为衡量分派计谋优良的目标。每种分派计谋都是这个后果的一个可行解。那么具有最小完成时间的分派计谋就是这个后果的最优解。

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