螞蟻行走會留下 訊號速度，
後面的螞蟻能嗅到之前的螞蟻留下來的訊號速度，
選擇訊號速度最濃的路徑來跟上。
這樣一種死局
b點食物已經吃光，但是c點出現新的食物，如何避免後續的螞蟻走上a->b最濃密的訊號速度呢？
新增一種訊號速度衰減機制
特點：個體與個體之間有交流（相互影響），並且個體是有學習的。（學習全域性的，比如全域性最濃的）
全域性：個體：
每乙個粒子都有的多個維度，每個維度都需要通過公式進化
首先，隨機生成粒子的位置x，和速度v（朝方向和走多快），
左邊vi xi：迭代後 ，進化之後
右邊vi xi：迭代前
pbest：個體在每個方向能找到的最優解
**est：全域性最優解
rand（）：0-1隨機數字
c ： 學習因子。
過程：
1 隨機化初始粒子的 x和v 。
2 集中搜尋 自己離食物最近的區域。
3 集中搜尋 離食物最近的粒子的區域。
4 進入下一次迭代。從2步驟開始重複。
粒子群優化演算法 粒子群演算法
粒子群演算法 particle swarm optimization，pso 屬於進化演算法的一種，該演算法最初是受到飛鳥集群活動的規律性啟發，進而利用群體智慧型建立的乙個簡化模型。粒子群演算法在對動物集群活動行為觀察基礎上，利用群體中的個體對資訊的共享使整個群體的運動在問題求解空間中產生從無序到有...
粒子群演算法
如前所述，pso模擬鳥群的捕食行為。設想這樣乙個場景 一群鳥在隨機搜尋食物。在這個區域裡只有一塊食物。所有的鳥都不知道食物在那裡。但是他們知道當前的位置離食物還有多遠。那麼找到食物的最優策略是什麼呢。最簡單有效的就是搜尋目前離食物最近的鳥的周圍區域。pso從這種模型中得到啟示並用於解決優化問題。ps...
粒子群演算法
一 粒子群演算法的歷史 粒子群演算法源於複雜適應系統 complex adaptive system,cas cas理論於1994年正式提出，cas中的成員稱為主體。比如研究鳥群系統，每個鳥在這個系統中就稱為主體。主體有適應性，它能夠與環境及其他的主體進行交流，並且根據交流的過程 學習 或 積累經驗...