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随机优化算法在机器学习中的应用*

文◆南京工程学院 张夏阳 常博闻 王家悦 许晨辉 林俊杰 庄明伟

引言1蚁群算法原理及算法描述

数学建模是机器学习的理论基础，有助于更准确地刻画和求解实际1.1蚁群算法原理

问题。通过构建适当的数学模型，可以更好地理解数据的内在结构和规Deneubourg等人通过对称双

律，设计更高效的学习算法。随机优化算法在处理大数据和高维数据时桥实验研究蚁群寻找食物路径的

表现出显著优势，能够在较低的计算成本下找到近似的最优解，从而提行为，发现蚂蚁初始选择两桥的

高算法的可扩展性。结合数学建模方法和随机优化算法，可以同时提升概率相等。但随时间推移，大部

机器学习算法的求解速度和质量，使其在实践中更具竞争力，这种组分蚂蚁趋向于选择同一座桥，形

合在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域的复杂问题上具有重要成群体一致的选择，这种现象归

意义[1]。因于蚂蚁释放的外激素在路径上

的积累和正反馈机制。S.Goss等

开始人提出概率模型解释此行为，证

明集体行为中的自组织和正反馈

初始化参数（如蚂蚁数量、信息素浓度

机制。非对称双桥实验中，较短

路径因外激素积累更快而被更多

循环开始（迭代次数）

蚂蚁选择，展示了蚁群对环境和

优化路径的适应能力[2]。这些实

每个蚂蚁构建解

验揭示了简单个体通过局部交互

选择下一个节点（基于信息素和启发式信息）

更新局部信息素

所有蚂蚁完成解构

更新全局信息素（基于最优解）

判断是否达到终止条件（如最大迭代次数或解的质量）

是→结束

否→继续循

图1蚁群算法流程图

图1蚁群算法流程图

*【基金项目】江苏省产学研合作项目“平面度与水平度测量的算法开发”（B

【作者简介】张夏阳（1986—），男，江苏南京人，博士，讲师，研究方向：计算数学。

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数据赋能DataEmpowerment

和环境反馈形成复杂集体行为的工蚂蚁与真实蚂蚁在交流机制、路径选择和记忆方面有相