Swarm, o conceito, parece cheio de mistério quando se trata. Na verdade, essa é uma técnica para analisar alguns problemas complexos e difíceis relacionados aos padrões de comportamento da população de insetos. Esses grupos de insetos como formigas e abelhas têm comportamentos simples, mas podem fazer grandes coisas se reunindo, como o comportamento de forrageamento das formigas. Uma formiga pode não ser especial, mas um grupo de formigas pode construir rotas complexas e encontrar comida longe. Existem algumas maneiras úteis de esconder
Sobre as vantagens das características da população de insetos na análise
Vamos falar sobre as vantagens comportamentais de pequenos insetos, como formigas. 1. A singularidade da transmissão da informação está em todo o grupo de formigas. Eles liberam algumas substâncias químicas, como feromônios para comunicar informações, para que as formigas saibam rapidamente onde a comida pode existir, etc.; 2. A divisão do trabalho e da cooperação é ordenada . A colônia de formigas possui uma divisão completa e rigorosa do mecanismo de trabalho, que é especificamente responsável por forrair formigas, construir formigas de ninhos e guardar larvas. Através da cooperação entre eles, eles podem efetivamente garantir a estabilidade do grupo; 3. A adaptabilidade ambiental é super tátil e pode se adaptar a diferentes ambientes complexos e naturais. Se algumas dificuldades ocorrerem, as formigas as despacharão de maneira rápida e flexível.
Usando o algoritmo para simular as etapas do processo
1. Primeiro, construa um modelo de insetos . Aqui, construímos principalmente um modelo de comportamento muito detalhado e vívido com base nos insetos correspondentes. Esses modelos podem cobrir as funções de pesquisa e rastreamento de destino. Devemos realizar simulação abrangente e imitá -la com mais precisão, e devemos restaurá -la o mais altamente possível da fonte. 2. Gere dados para testar , com base no comportamento do inseto modelado, coloque-os no conjunto de ambiente específico, simule uma série de situações complexas ou em situações de mudança de acordo com o pré-plano e, em seguida, obtenha uma grande quantidade de dados ricos. Você pode usar cenários de tarefas diferentes diversificados para aumentar a confiabilidade prática do modelo, para que não tenha medo de nenhuma situação. 3. Finalmente, precisamos analisar e processar os dados obtidos, usar esse software de ferramentas profissionais e altamente direcionados e, em seguida, encontrar informações internas importantes de uma grande quantidade de dados complexos, como padrões de comportamento -chave ou regras especiais, que são instruções importantes para análise.
Vamos falar sobre os casos de aplicação do setor de logística
Isso também é mais fácil de entender, por exemplo, o conteúdo do planejamento do caminho de transporte de carga de entrega expressa é assim. 1. Todo mundo sabe que, em um enorme sistema de transporte, diferentes cidades precisam alocar mercadorias e estabelecer rotas. 2. Idéia da solução: use o algoritmo da distribuição de enxames de insetos para encontrar alimentos e considere cada estação expressa como um ninho de formiga com base nos requisitos de destino e transporte. 3. Quão bom é o efeito real? Através do modo de busca da população de insetos, você pode gerar rapidamente várias rotas de economia de custos ou de entrega eficientes.
Sobre o uso da qualidade dos dados da comunidade de insetos
Isso deve envolver a questão da precisão e pontualidade. 1. Precisão no estágio inicial, você deve criar uma grande quantidade de dados para criar um banco de dados de big data histórico confiável, preciso e real; Preste mais atenção se os dados em si abrangem elementos -chave completos, para que os resultados de cálculo subsequentes também sejam altamente confiáveis. 2. Em termos de pontualidade, precisamos obter dados dinâmicos em tempo real em tempo hábil, para que as coisas possam estar mais próximas da situação atual depois de analisá-las. Portanto, não podemos subestimar os dois
Na minha humilde opinião, este enxame é realmente inteligente. Com uma perspectiva tão única de simular o comportamento do grupo de insetos, muitos problemas difíceis foram encontrados. No futuro, sua especificação de escopo de aplicação continuará a se expandir e poderá ser mais usada na solução do planejamento complexo.
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