】，比如第一章引言1.1引言1.2蚂蚁的生物学特性1.3蚁群-2/思想起源1.4蚁群-2/研究进展1.5本书的体系结构1.6参考文献综述第二章基础/123。原理和复杂性分析2.1简介2.2基本的原理蚁群-2/基本的系统特征蚁群-2/2.4基本蚁群123455。-2/ 2.6复杂性分析的具体实现基本蚁群-2/2.7性能评价指标基本蚁群-2/2.8本章概述3/。3.1绪论的收敛性研究3.2图搜索蚂蚁系统(GBAS)的收敛性研究3.3一类改进的收敛性证明蚁群算法3.4 GBAS/TDEV和GBAS的确定性收敛证明/tdlb 3.5 Basic蚁群。A . s . 3.6一类分布式蚂蚁路由的收敛性研究算法 3.7 A .基于分支路由和维纳过程的蚁群-2/3.8 A .简单的蚁群-0/算法3
顺着蚂蚁的踪迹，你发现了什么？通过以上的原理描述和实际操作，我们不难发现，蚂蚁的智能行为完全源于其简单的行为规则，而这些规则具有以下两个特点:1。多样性；2.正反馈多样性保证蚂蚁觅食时不会走进死胡同，无限循环，正反馈机制保证相对优秀的信息得以保存。我们可以把多样性看作是一种创造能力，而正反馈是一种学习强化能力。
推而广之，自然的进化，社会的进步，人类的创新，都离不开这两件事。多样性保证了系统的创新能力，正反馈保证了优良特性得以强化，两者要适当结合。如果多样性太多，也就是系统太活跃，意味着蚂蚁随机移动太多，就会陷入混乱；反之，如果多样性不够，正反馈机制太强，那么系统就像一潭死水。这一点在蚁群中表现为蚂蚁的行为过于刻板，当环境发生变化时，蚂蚁蚁群仍然无法进行适当的调整。
5、什么是 蚁群 算法,神经网络 算法,遗传 算法蚁群算法，又称ant 算法，是一种概率型算法，用于寻找图中的最优路径。它是MarcoDorigo在1992年的博士论文中提出的，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物的过程中寻找路径的行为。蚁群 算法是一种模拟进化算法，初步研究表明这个算法具有许多优良的性质。为了优化PID控制器参数的设计，蚁群/。
蚁群 算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。神经网络思维一般认为，人脑思维可分为三种基本方式:抽象(逻辑)思维、形象(直觉)思维和灵感(顿悟)思维，逻辑思维是指按照逻辑规则进行推理的过程；首先，它将信息转换成概念，并用符号表示出来。然后，根据符号运算以串行方式进行逻辑推理，这个过程可以写成串行指令让计算机执行。
