别惹蚂蚁英文版

谁见过蚂蚁转圈？今天在一个地方发现地上有很多蚂蚁，然后一个人拿了一个矿泉水瓶，用底部轻轻扣上，防止它出去。过了一会儿，我把瓶子拿走，发现蚂蚁在转圈，一圈又一圈，一圈又一圈，圆心在向其他方向移动。多么奇怪的现象！然后我又用那个瓶子去拿蚂蚁，很正常。它爬走了！哈哈。

程序开始运行，蚂蚁开始移出巢穴寻找食物；它们会沿着屏幕爬上整个画面，直到找到食物，然后返回巢穴。其中，f点表示食物，h表示巢穴，白块表示障碍物，是蚂蚁。预期结果：蚂蚁开始寻找食物，但事先没有告诉它们食物在哪里。当一只蚂蚁找到食物时，它会向环境释放一种信息素来吸引其他蚂蚁，这样就会有越来越多的蚂蚁找到食物！有些蚂蚁并不总是像其他蚂蚁一样重复同一条路，但它们会找到另一条路。如果开放的道路比其他道路短，那么渐渐地，更多的蚂蚁会被吸引到这条较短的道路上。最后，在时间跑之后，最短路径可能会被大多数蚂蚁重复。原理：为什么小蚂蚁.他们全部

程序开始运行，蚂蚁开始移出巢穴寻找食物；它们会沿着屏幕爬上整个画面，直到找到食物，然后返回巢穴。其中，f点表示食物，h表示巢穴，白块表示障碍物，是蚂蚁。预期结果：蚂蚁开始寻找食物，但事先没有告诉它们食物在哪里。

当一只蚂蚁找到食物时，它会向环境释放一种信息素来吸引其他蚂蚁，这样就会有越来越多的蚂蚁找到食物！有些蚂蚁并不总是像其他蚂蚁一样重复同一条路，但它们会找到另一条路。如果开放的道路比其他道路短，那么渐渐地，更多的蚂蚁会被吸引到这条较短的道路上。

最后，在时间跑之后，最短路径可能会被大多数蚂蚁重复。原理：小蚂蚁为什么能找到食物？他们有智力吗？想象一下，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能程序，这个程序有多复杂？首先，如果你想让蚂蚁避开障碍物，你必须根据合适的地形给它们下达指令，让它们熟练地避开障碍物。其次，如果你想让蚂蚁找到食物，你需要它们遍历空间中的所有点；再次，如果你想让蚂蚁找到最短路径，你需要计算所有可能的路径，并比较它们的大小，更重要的是，你在编程时要小心，因为程序中的错误可能会让你失去以前所有的成果。

这是一个多么不可思议的节目啊！太复杂了。恐怕没有人能完成这么繁琐多余的程序。然而，事实并没有你想象的那么复杂。以上程序中每只蚂蚁的核心程序代码只有100多行！为什么这么简单的程序让蚂蚁做这么复杂的事情？答案是：简单规则的出现。

实际上，每只蚂蚁并不需要像我们想象的那样知道整个世界的信息，而只关心小范围内的即时信息，利用一些简单的规则根据这些局部信息做出决策，这样复杂的行为就会在集体蚁群中凸显出来。

这就是人工生命和复杂性的科学解释规律！那么，这些简单的规则是什么呢？具体如下：1 .范围：蚂蚁观察到的范围是一个网格世界，蚂蚁有一个速度半径的参数(一般为3)，所以它能观察到的范围是3*3个网格世界，它能移动的距离也在这个范围内。

2.环境：蚂蚁生活的环境是一个虚拟世界，里面有障碍物、其他蚂蚁、信息素。信息素有两种，一种是找到食物的蚂蚁溢出的食物信息素，另一种是找到巢穴的蚂蚁溢出的信息素。每只蚂蚁只能感知到其范围内的环境信息。

环境让信息素以一定的速度消失。3.觅食规则：找出每只蚂蚁能感知的范围内是否有食物，有就直接去。不然就看有没有信息素，比较哪个点的信息素在感知范围内最多。这样它就会去信息素多的地方，每只蚂蚁都会小概率出错，所以不会移动到信息素最多的点。

蚂蚁找巢的规则同上，只是对巢的信息素有反应，对食物信息素没有反应。4.运动规律：每只蚂蚁向信息素最多的方向运动，当周围没有信息素时，蚂蚁会按照原来的运动方向惯性运动，运动方向有随机的小扰动。

为了防止蚂蚁原地打转，它会记住最近刚经过的点，如果发现下一个要走的点最近也经过了，它会尽量避开。5.避障规则：如果蚂蚁朝被障碍物阻挡的方向移动，它会随机选择另一个方向，如果被信息素引导，它会按照觅食的规则行动。

7.传播信息素规则：每只蚂蚁第一次发现食物或巢穴时传播的信息素最多，随着距离的推移，传播的信息素越来越少。根据这些规则，蚂蚁之间没有直接的关系，但是每只蚂蚁都与环境相互作用，并且通过信息素链接，每只蚂蚁实际上是相关的。

比如一只蚂蚁找到食物，并不直接告诉其他蚂蚁这里有食物，而是将信息素传播到环境中。其他蚂蚁经过它的时候，会感觉到信息素的存在，然后按照信息素的指引寻找食物。问题：说了这么多，蚂蚁是怎么找到食物的？当没有蚂蚁找到食物时，环境没有有用的信息素，那么为什么蚂蚁能相对有效地找到食物呢？这是由于蚂蚁的移动规律，特别是没有信息素的时候。

首先，它要能尽可能保持一定的惯性，让蚂蚁尽可能地向前移动(起初这个前方是随机固定的方向)，而不是原地打转或摇晃；其次，蚂蚁要有一定的随机性。虽然它们有固定的方向，但不能像粒子一样直线运动，而是有随机干涉。

这使得蚂蚁带着某种目的移动，并试图保持原来的方向

这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的别惹蚂蚁英文版食物。当然，在有一只蚂蚁找到了食物的时候，其他蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的。蚂蚁如何找到最短路径的？这一是要归功于信息素，另外要归功于环境，具体说是计算机时钟。

信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多，因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条路从窝通向食物，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，这也无关紧要）。当蚂蚁沿着一条路到达终点以后会马上返回来，这样，短的路蚂蚁来回一次的时间就短，这也意味着重复的频率就快，因而在单位时间里走过的蚂蚁数目就多，洒下的信息素自然也会多，自然会有更多的蚂蚁被吸引过来，从而洒下更多的信息素……；而长的路正相反，因此，越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来，最短的路径就近似找到了。

也许有人会问局部最短路径和全局最短路的问题，实际上蚂蚁逐渐接近全局最短路的，为什么呢？这源于蚂蚁会犯错误，也就是它会按照一定的概率不往信息素高的地方走而另辟蹊径，这可以理解为一种创新，这种创新如果能缩短路途，那么根据刚才叙述的原理，更多的蚂蚁会被吸引过来。

引申跟着蚂蚁的踪迹，你找到了什么？通过上面的原理叙述和实际操作，我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为，完全归功于它的简单行为规则，而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点：1、多样性2、正反馈多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不置走进死胡同而无限循环，正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来。

我们可以把多样性看成是一种创造能力，而正反馈是一种学习强化能力。正反馈的力量也可以比喻成权威的意见，而多样性是打破权威体现的创造性，正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来了。引申来讲，大自然的进化，社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西，多样性保证了系统的创新能力，正反馈保证了优良特性能够得到强化，两者要恰到好处的结合。

如果多样性过剩，也就是系统过于活跃，这相当于蚂蚁会过多的随机运动，它就会陷入混沌状态；而相反，多样性不够，正反馈机制过强，那么系统就好比一潭死水。这在蚁群中来讲就表现为，蚂蚁的行为过于僵硬，当环境变化了，蚂蚁群仍然不能适当的调整。

既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的，既然底层规则具有多样性和正反馈特点，那么也许你会问这些规则是哪里来的？多样性和正反馈又是哪里来的？我本人的意见：规则来源于大自然的进化。

而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合。而这样的巧妙结合又是为什么呢？为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢？答案在于环境造就了这一切，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样性与正反馈的结合都已经死掉了，被环境淘汰了！参数说明：最大信息素：蚂蚁在一开始拥有的信息素总量，越大表示程序在较长一段时间能够存在信息素。

信息素消减的速度：随着时间的流逝，已经存在于世界上的信息素会消减，这个数值越大，那么消减的越快。错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率，越大则表示这个蚂蚁越有创新性。速度半径表示蚂蚁一次能走的最大长度，也表示这个蚂蚁的感知范围。

记忆能力表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的坐标，这个值避免了蚂蚁在本地打转，停滞不前。而这个值越大那么整个系统运行速度就慢，越小则蚂蚁越容易原地转圈。。收起

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