(tng) (tng)
(tng) (tng) (tng) (tng) E序开始运行，蚂蚁们开始从H里出动?jin)，L食物Q他们会(x)着屏幕爬满整个画面Q直到找到食物再q回H?br />
(tng) (tng) (tng) (tng) 其中Q‘F’点表示食物Q‘H’表C窝Q白色块表示障碍物，?’就是蚂蚁了(jin)?br />
预期的结果：(x)
(tng) (tng)各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻N物。当一只找到食物以后，它会(x)向环境释放一U信息素Q吸引其他的蚂蚁q来Q这栯来越多的蚂蚁?x)找到食物！有些蚂蚁q没有象其它蚂蚁一h重复同L(fng)路，他们?x)另辟蹊径，如果令开辟的道\比原来的其他道\更短Q那么，渐渐Q更多的蚂蚁被吸引到q条较短的\上来。最后，l过一D|间运行，可能?x)出C条最短的路径被大多数蚂蚁重复着?br />
原理Q?br /> (tng)Z么小的蚂蚁能够扑ֈ食物Q他们具有智能么Q设惻I如果我们要ؓ(f)蚂蚁设计一个h工智能的E序Q那么这个程序要多么复杂呢？首先Q你要让蚂蚁能够避开障碍物，必L据适当的地形给它编q指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次Q要让蚂蚁找到食物，需要让他们遍历I间上的所有点Q再ơ，如果要让蚂蚁扑ֈ最短的路径Q那么需要计所有可能的路径q且比较它们的大，而且更重要的是，你要心(j)翼的编E，因ؓ(f)E序的错误也怼(x)让你前功弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了(jin)Q恐怕没够完成这L(fng)琐冗余的E序?br /> (tng) 然而，事实q没有你惛_那么复杂Q上面这个程序每个蚂蚁的核心(j)E序~码不过100多行Qؓ(f)什么这么简单的E序?x)让蚂蚁q这样复杂的事情Q答案是Q简单规则的涌现。事实上Q每只蚂蚁ƈ不是像我们想象的需要知道整个世界的信息Q他们其实只兛_(j)很小范围内的眼前信息Q而且Ҏ(gu)q些局部信息利用几条简单的规则q行决策Q这P在蚁这个集体里Q复杂性的行ؓ(f)׃(x)凸现出来。这是人工生命、复杂性科学解释的规律Q那么，q些单规则是什么呢Q下面详l说明：(x)
1、范_(d)(x)
(tng) (tng)蚂蚁观察到的范围是一个方g界，蚂蚁有一个参Cؓ(f)速度半径Q一般是3Q，那么它能观察到的范围是3*3个方g界，q且能移动的距离也在q个范围之内?br />2、环境：(x)
(tng) (tng)蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界Q其中有障碍物，有别的蚂蚁，q有信息素，信息素有两种Q一U是扑ֈ食物的蚂蚁洒下的食物信息素，一U是扑ֈH的蚂蚁z下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让信息素消失?br />3、觅食规则：(x)
(tng) (tng)在每只蚂蚁能感知的范围内L是否有食物，如果有就直接q去。否则看是否有信息素Qƈ且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多，q样Q它?yu)朝信息素多的地方走Qƈ且每只蚂蚁多?x)以概率犯错误Q从而ƈ不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找H的规则和上面一P只不q它对窝的信息素做出反应Q而对食物信息素没反应?br />4、移动规则：(x)
(tng) (tng)每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向U，q且Q当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁?x)按照自己原来运动的方向惯性的q动下去Qƈ且，在运动的方向有一个随机的的扰动。ؓ(f)?jin)防止蚂蚁原地{圈，它会(x)C最q刚走过?jin)哪些点Q如果发现要走的下一点已l在最q走q了(jin)Q它?yu)׃?x)量避开?br />5、避障规则：(x)
(tng) (tng)如果蚂蚁要移动的方向有障物挡住Q它?x)随机的选择另一个方向，q且有信息素指引的话Q它?x)按照觅食的规则行?f)?
7、播撒信息素规则Q?br /> (tng) (tng)每只蚂蚁在刚扑ֈ食物或者窝的时候撒发的信息素最多，q着它走q的距离Q播撒的信息素越来越?br />
(tng) (tng)Ҏ(gu)q几条规则，蚂蚁之间q没有直接的关系Q但是每只蚂蚁都和环境发生交互，而通过信息素这个纽带，实际上把各个蚂蚁之间兌h?jin)。比如，当一只蚂蚁找C(jin)食物Q它q没有直接告诉其它蚂蚁这儿有食物Q而是向环境播撒信息素Q当其它的蚂蚁经q它附近的时候，׃(x)感觉C息素的存在，q而根据信息素的指引找C(jin)食物?br />
问题Q?br /> (tng) (tng) 说了(jin)q么多，蚂蚁I竟是怎么扑ֈ食物的呢Q?br /> (tng) (tng)在没有蚂蚁找到食物的时候，环境没有有用的信息素Q那么蚂蚁ؓ(f)什么会(x)相对有效的找到食物呢Q这要归功于蚂蚁的移动规则，其是在没有信息素时候的Ud规则。首先，它要能尽量保持某U惯性，q样使得蚂蚁量向前方移动（开始，q个前方是随机固定的一个方向）(j)Q而不是原地无谓的打{或者震动；其次Q蚂蚁要有一定的随机性，虽然有了(jin)固定的方向，但它也不能像_子一L(fng)U运动下去，而是有一个随机的q扰。这样就使得蚂蚁q动hh?jin)一定的目的性，量保持原来的方向，但又有新的试探，其当碰到障物的时候它?x)立x(chng)变方向，q可以看成一U选择的过E，也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正，而其他方向则不对。这p释了(jin)Z么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能扑ֈ隐蔽得很好的食物?br /> (tng) (tng) 当然Q在有一只蚂蚁找C(jin)食物的时候，其他蚂蚁?x)沿着信息素很快找到食物的?br />
(tng) (tng) 蚂蚁如何扑ֈ最短\径的Q这一是要归功于信息素Q另外要归功于环境，具体说是计算机时钟。信息素多的地方昄l过q里的蚂蚁会(x)多，因而会(x)有更多的蚂蚁聚集q来。假设有两条路从H通向食物Q开始的时候，走这两条路的蚂蚁数量同样多（或者较长的路上蚂蚁多，q也无关紧要Q。当蚂蚁沿着一条\到达l点以后?x)马上返回来Q这P短的路蚂蚁来回一ơ的旉qQ这也意味着重复的频率就快，因而在单位旉里走q的蚂蚁数目多Q洒下的信息素自然也?x)多Q自然会(x)有更多的蚂蚁被吸引过来，从而洒下更多的信息素……；而长的\正相反，因此Q越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来Q最短的路径p似找C(jin)。也许有Z(x)问局部最短\径和全局最短\的问题，实际上蚂蚁逐渐接近全局最短\的，Z么呢Q这源于蚂蚁?x)犯错误Q也是它会(x)按照一定的概率不往信息素高的地方走而另辟蹊径，q可以理解ؓ(f)一U创斎ͼq种创新如果能羃短\途，那么Ҏ(gu)刚才叙述的原理，更多的蚂蚁会(x)被吸引过来?br />
引申
(tng) (tng)跟着蚂蚁的踪q，你找C(jin)什么？通过上面的原理叙q和实际操作Q我们不隑֏现蚂蚁之所以具有智能行为，完全归功于它的简单行则，而这些规则综合v来具有下面两个方面的特点Q?br />1、多h?br />2、正反馈
(tng) (tng)多样性保证了(jin)蚂蚁在觅食的时候不|走q死胡同而无限@环，正反馈机制则保证?jin)相对优良的信息能够被保存?sh)来。我们可以把多样性看成是一U创造能力，而正反馈是一U学?fn)强化能力。正反馈的力量也可以比喻成权威的意见Q而多h是打破权威体现的创造性，正是q两点小?j)翼的巧妙l合才得智能行为涌现出来了(jin)?br /> (tng) (tng) 引申来讲Q大自然的进化，C会(x)的进步、hcȝ创新实际上都M开q两样东西，多样性保证了(jin)pȝ的创新能力，正反馈保证了(jin)优良Ҏ(gu)能够得到强化，两者要恰到好处的结合。如果多h过剩，也就是系l过于活跃，q相当于蚂蚁?x)过多的随机q动Q它?yu)׃?x)陷入h状态；而相反，多样性不够，正反馈机制过强，那么pȝ好比一潭死水。这在蚁中来讲pCؓ(f)Q蚂蚁的行ؓ(f)q于늡Q当环境变化?jin)，蚂蚁仍然不能适当的调整?br /> (tng) (tng) 既然复杂性、智能行为是Ҏ(gu)底层规则涌现的，既然底层规则h多样性和正反馈特点，那么也许你会(x)问这些规则是哪里来的Q多h和正反馈又是哪里来的？我本人的意见Q规则来源于大自然的q化。而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多h和正反馈的巧妙l合。而这L(fng)巧妙l合又是Z么呢Qؓ(f)什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢Q答案在于环境造就?jin)这一切，之所以你看到栩栩如生的世界，是因为那些不能够适应环境的多h与正反馈的l合都已l死掉了(jin)Q被环境淘汰?jin)?br />
参数说明Q?br />最大信息素Q蚂蚁在一开始拥有的信息素总量Q越大表C程序在较长一D|间能够存在信息素。信息素消减的速度Q随着旉的流逝，已经存在于世界上的信息素?x)消减，q个数D大，那么消减的越快?br />错误概率表示q个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率Q越大则表示q个蚂蚁有创新性?br />速度半径表示蚂蚁一ơ能走的最大长度，也表C个蚂蚁的感知范围?br />记忆能力表示蚂蚁能记住多个刚刚走过点的坐标Q这个值避免了(jin)蚂蚁在本地打转，停滞不前。而这个D大那么整个系l运行速度慢Q越则蚂蚁容易原地{圈?/font>
(tng) (tng) (tng) (tng) 其中Q‘F’点表示食物Q‘H’表C窝Q白色块表示障碍物，?’就是蚂蚁了(jin)?br />
预期的结果：(x)
(tng) (tng)各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻N物。当一只找到食物以后，它会(x)向环境释放一U信息素Q吸引其他的蚂蚁q来Q这栯来越多的蚂蚁?x)找到食物！有些蚂蚁q没有象其它蚂蚁一h重复同L(fng)路，他们?x)另辟蹊径，如果令开辟的道\比原来的其他道\更短Q那么，渐渐Q更多的蚂蚁被吸引到q条较短的\上来。最后，l过一D|间运行，可能?x)出C条最短的路径被大多数蚂蚁重复着?br />
原理Q?br /> (tng)Z么小的蚂蚁能够扑ֈ食物Q他们具有智能么Q设惻I如果我们要ؓ(f)蚂蚁设计一个h工智能的E序Q那么这个程序要多么复杂呢？首先Q你要让蚂蚁能够避开障碍物，必L据适当的地形给它编q指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次Q要让蚂蚁找到食物，需要让他们遍历I间上的所有点Q再ơ，如果要让蚂蚁扑ֈ最短的路径Q那么需要计所有可能的路径q且比较它们的大，而且更重要的是，你要心(j)翼的编E，因ؓ(f)E序的错误也怼(x)让你前功弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了(jin)Q恐怕没够完成这L(fng)琐冗余的E序?br /> (tng) 然而，事实q没有你惛_那么复杂Q上面这个程序每个蚂蚁的核心(j)E序~码不过100多行Qؓ(f)什么这么简单的E序?x)让蚂蚁q这样复杂的事情Q答案是Q简单规则的涌现。事实上Q每只蚂蚁ƈ不是像我们想象的需要知道整个世界的信息Q他们其实只兛_(j)很小范围内的眼前信息Q而且Ҏ(gu)q些局部信息利用几条简单的规则q行决策Q这P在蚁这个集体里Q复杂性的行ؓ(f)׃(x)凸现出来。这是人工生命、复杂性科学解释的规律Q那么，q些单规则是什么呢Q下面详l说明：(x)
1、范_(d)(x)
(tng) (tng)蚂蚁观察到的范围是一个方g界，蚂蚁有一个参Cؓ(f)速度半径Q一般是3Q，那么它能观察到的范围是3*3个方g界，q且能移动的距离也在q个范围之内?br />2、环境：(x)
(tng) (tng)蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界Q其中有障碍物，有别的蚂蚁，q有信息素，信息素有两种Q一U是扑ֈ食物的蚂蚁洒下的食物信息素，一U是扑ֈH的蚂蚁z下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让信息素消失?br />3、觅食规则：(x)
(tng) (tng)在每只蚂蚁能感知的范围内L是否有食物，如果有就直接q去。否则看是否有信息素Qƈ且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多，q样Q它?yu)朝信息素多的地方走Qƈ且每只蚂蚁多?x)以概率犯错误Q从而ƈ不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找H的规则和上面一P只不q它对窝的信息素做出反应Q而对食物信息素没反应?br />4、移动规则：(x)
(tng) (tng)每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向U，q且Q当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁?x)按照自己原来运动的方向惯性的q动下去Qƈ且，在运动的方向有一个随机的的扰动。ؓ(f)?jin)防止蚂蚁原地{圈，它会(x)C最q刚走过?jin)哪些点Q如果发现要走的下一点已l在最q走q了(jin)Q它?yu)׃?x)量避开?br />5、避障规则：(x)
(tng) (tng)如果蚂蚁要移动的方向有障物挡住Q它?x)随机的选择另一个方向，q且有信息素指引的话Q它?x)按照觅食的规则行?f)?
7、播撒信息素规则Q?br /> (tng) (tng)每只蚂蚁在刚扑ֈ食物或者窝的时候撒发的信息素最多，q着它走q的距离Q播撒的信息素越来越?br />
(tng) (tng)Ҏ(gu)q几条规则，蚂蚁之间q没有直接的关系Q但是每只蚂蚁都和环境发生交互，而通过信息素这个纽带，实际上把各个蚂蚁之间兌h?jin)。比如，当一只蚂蚁找C(jin)食物Q它q没有直接告诉其它蚂蚁这儿有食物Q而是向环境播撒信息素Q当其它的蚂蚁经q它附近的时候，׃(x)感觉C息素的存在，q而根据信息素的指引找C(jin)食物?br />
问题Q?br /> (tng) (tng) 说了(jin)q么多，蚂蚁I竟是怎么扑ֈ食物的呢Q?br /> (tng) (tng)在没有蚂蚁找到食物的时候，环境没有有用的信息素Q那么蚂蚁ؓ(f)什么会(x)相对有效的找到食物呢Q这要归功于蚂蚁的移动规则，其是在没有信息素时候的Ud规则。首先，它要能尽量保持某U惯性，q样使得蚂蚁量向前方移动（开始，q个前方是随机固定的一个方向）(j)Q而不是原地无谓的打{或者震动；其次Q蚂蚁要有一定的随机性，虽然有了(jin)固定的方向，但它也不能像_子一L(fng)U运动下去，而是有一个随机的q扰。这样就使得蚂蚁q动hh?jin)一定的目的性，量保持原来的方向，但又有新的试探，其当碰到障物的时候它?x)立x(chng)变方向，q可以看成一U选择的过E，也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正，而其他方向则不对。这p释了(jin)Z么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能扑ֈ隐蔽得很好的食物?br /> (tng) (tng) 当然Q在有一只蚂蚁找C(jin)食物的时候，其他蚂蚁?x)沿着信息素很快找到食物的?br />
(tng) (tng) 蚂蚁如何扑ֈ最短\径的Q这一是要归功于信息素Q另外要归功于环境，具体说是计算机时钟。信息素多的地方昄l过q里的蚂蚁会(x)多，因而会(x)有更多的蚂蚁聚集q来。假设有两条路从H通向食物Q开始的时候，走这两条路的蚂蚁数量同样多（或者较长的路上蚂蚁多，q也无关紧要Q。当蚂蚁沿着一条\到达l点以后?x)马上返回来Q这P短的路蚂蚁来回一ơ的旉qQ这也意味着重复的频率就快，因而在单位旉里走q的蚂蚁数目多Q洒下的信息素自然也?x)多Q自然会(x)有更多的蚂蚁被吸引过来，从而洒下更多的信息素……；而长的\正相反，因此Q越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来Q最短的路径p似找C(jin)。也许有Z(x)问局部最短\径和全局最短\的问题，实际上蚂蚁逐渐接近全局最短\的，Z么呢Q这源于蚂蚁?x)犯错误Q也是它会(x)按照一定的概率不往信息素高的地方走而另辟蹊径，q可以理解ؓ(f)一U创斎ͼq种创新如果能羃短\途，那么Ҏ(gu)刚才叙述的原理，更多的蚂蚁会(x)被吸引过来?br />
引申
(tng) (tng)跟着蚂蚁的踪q，你找C(jin)什么？通过上面的原理叙q和实际操作Q我们不隑֏现蚂蚁之所以具有智能行为，完全归功于它的简单行则，而这些规则综合v来具有下面两个方面的特点Q?br />1、多h?br />2、正反馈
(tng) (tng)多样性保证了(jin)蚂蚁在觅食的时候不|走q死胡同而无限@环，正反馈机制则保证?jin)相对优良的信息能够被保存?sh)来。我们可以把多样性看成是一U创造能力，而正反馈是一U学?fn)强化能力。正反馈的力量也可以比喻成权威的意见Q而多h是打破权威体现的创造性，正是q两点小?j)翼的巧妙l合才得智能行为涌现出来了(jin)?br /> (tng) (tng) 引申来讲Q大自然的进化，C会(x)的进步、hcȝ创新实际上都M开q两样东西，多样性保证了(jin)pȝ的创新能力，正反馈保证了(jin)优良Ҏ(gu)能够得到强化，两者要恰到好处的结合。如果多h过剩，也就是系l过于活跃，q相当于蚂蚁?x)过多的随机q动Q它?yu)׃?x)陷入h状态；而相反，多样性不够，正反馈机制过强，那么pȝ好比一潭死水。这在蚁中来讲pCؓ(f)Q蚂蚁的行ؓ(f)q于늡Q当环境变化?jin)，蚂蚁仍然不能适当的调整?br /> (tng) (tng) 既然复杂性、智能行为是Ҏ(gu)底层规则涌现的，既然底层规则h多样性和正反馈特点，那么也许你会(x)问这些规则是哪里来的Q多h和正反馈又是哪里来的？我本人的意见Q规则来源于大自然的q化。而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多h和正反馈的巧妙l合。而这L(fng)巧妙l合又是Z么呢Qؓ(f)什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢Q答案在于环境造就?jin)这一切，之所以你看到栩栩如生的世界，是因为那些不能够适应环境的多h与正反馈的l合都已l死掉了(jin)Q被环境淘汰?jin)?br />
参数说明Q?br />最大信息素Q蚂蚁在一开始拥有的信息素总量Q越大表C程序在较长一D|间能够存在信息素。信息素消减的速度Q随着旉的流逝，已经存在于世界上的信息素?x)消减，q个数D大，那么消减的越快?br />错误概率表示q个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率Q越大则表示q个蚂蚁有创新性?br />速度半径表示蚂蚁一ơ能走的最大长度，也表C个蚂蚁的感知范围?br />记忆能力表示蚂蚁能记住多个刚刚走过点的坐标Q这个值避免了(jin)蚂蚁在本地打转，停滞不前。而这个D大那么整个系l运行速度慢Q越则蚂蚁容易原地{圈?/font>
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