蚂蚁的启示作文范文第1篇

你看，这些小蚂蚁都在工作：它们有的使劲往剩饭里钻，从剩饭里挖出一块块的小碎肉末；有的排着队伍，嘴里叼着食物，一步步走向自己的窝。看着它们辛勤忙碌的样子，又使我想起了《蚂蚁和蝈蝈》的故事：

在一个炎热的夏天里，蚂蚁们正在忙碌地搬粮食，有的背，有的拉，个个满头大汗干得很起劲。而蝈蝈们

呢，却躲到大树下乘凉，有的唱歌，有的睡觉。个个自由自在。它们还在“嘲笑”辛苦劳动的蚂蚁们真傻！

蚂蚁的启示作文范文第2篇

我们一但在野外迷了路，就很难找到回来的路，可蚂蚁却不一样。你是否注意到，外出觅食的蚂蚁无论走到“天涯海角”他也能很快找到自己的“老根据地”。蚂蚁是靠什么来辨别方向的呢？靠识记周围的天空和景物。除了四周的天空和景物来帮助蚂蚁辨别方向外，他们还有一个世上独一无二、绝无仅有的“法宝”，那就是蚂蚁走过去的地方都会留下一种特殊气味，掉队的蚂蚁可以根据这种气味来辨别方向。

如果我说蚂蚁是个大力士，你一定不相信。那么我们就让大象、骏马、黑熊和蚂蚁进行一次负重比赛，比其可托运货物的重量大小作为评定胜负的标准。比赛结果简直出人意料：硕大无比、体魄雄伟的大象只能拖动比自身重四五倍的东西；英姿勃勃的骏马也只能拖动相当于自身五倍的东西；那傲慢自大的黑熊更不得不甘拜下风了，他只能拖动不到自身五倍的东西；而蚂蚁却能拖动比自己重几十倍的东西，赢得了“冠军”，这场比赛精妙绝伦、扣人心弦，真让人大吃一惊。

蚂蚁还是一个小小气象员呢！在秋天里，蚂蚁爬得越高，说明这年的冬天就越冷，农民还常说：“蚂蚁上树，漫天风雨”“蚂蚁下山，必有干旱”“蚂蚁搬家蛇过道，名日必有大雨到”之类的农谚。

蚂蚁给人类的启示也不少呢！记得有一次，我和妈妈去公园发现了一群蚂蚁，我们就扔了一些面包给他们，他们看到后，大点的四五个运回去，小点的一两个运回去。他们用团结的力量为他们得到了食物，这就是是蚂蚁给我的启示：不管做什么事，我们都要团结一致，才能战胜敌人，因为：团结就是力量，在生活和学习中，我们也要有团队精神。

蚂蚁的启示作文范文第3篇

暑假的一天，我在楼前的草坪上玩耍。忽然，抬眼望见不远处有一条长长的黑线。我带着好奇走近一看，原来是一群蚂蚁在搬家！我悄悄尾随其后，并很快发现一个黑乎乎的洞穴。定睛一看，一群“蚂蚁大军”迈着整齐的步伐在行进，每只蚂蚁身上还驮着沙粒大小的食物。这时，我才明白是一群蚂蚁在往洞外搬运食物。但是，它们为什么要搬家？它们又将搬往何处呢？我一时间不得而知。

正当我疑惑不解，只听到头顶一声闷雷，紧接着天也暗了下来，还捎来一阵阵清凉的风！不好，可能要下雨！我赶紧往家里跑。正当我惊魂未定关好家门，就听到一阵雷声伴着闪电带着雨点倾然而下！我突然想到那群小蚂蚁，它们会不会被大雨给冲走？大约半个多小时风停雨住后，我拉开房门迅速下楼冲向蚂蚁洞穴！所见已是“蚁去穴空”另一番景象了！

那么，它们又去了哪里呢？待我低头细看，发现了小蚂蚁的足迹！于是，我寻迹而往。在不远处的一个高坡，居然又发现了一个洞穴，洞口有几只蚂蚁走来走去，似乎站岗巡逻的“哨兵”！看到这些，我才猛然醒悟。原来，聪明的蚂蚁并没有被雷电所吓倒，更没有被雨水冲走，而是提前转移到了安全的新家！

可是，蚂蚁又如何先知先觉做到这些的呢？我马上打开电脑查询答案。经过查阅相关资料，我终于明白：蚂蚁虽然居住在地面以下，但它天性喜欢干燥。在它们的身体上有一个感知湿度的器官，当空气中的湿度太大时，它就感觉要下雨了，就会向高处搬家，以免被水淹死。久而久之，便有了“蚂蚁成群，明天勿晴”的谚语。

天地之间，奥妙无穷。类似“蚂蚁搬家，天要下雨”的自然现象不胜枚举。这也告诉我们一个深刻的道理：知识无处不在，学习永无止境！在以后的生活中，我们一定要学会多观察、多思考，不断探索宇宙的无穷奥秘！

西山镇中心小学四年级

蚂蚁的启示作文范文第4篇

周末的一天，我在楼前的草坪上玩耍。忽然，抬眼望去，眼前有一条黑线，我好奇走近一看，原来是一群蚂蚁在搬家！我悄悄尾随其后，并很快发现一个黑乎乎的洞穴。定睛一看一只只蚂蚁的背上都背着大大小小的食物。看了这一幕，我就知道它们要搬家了。可它们为什么要搬家呀？它们要到哪里去呀？正当我迷惑不解时，突然一阵闷雷响起，天色一下子暗了下来，我觉得要下雨了，于是连忙跑回家。我刚把门窗关好，外面就下起了倾盆大雨，一道道闪电在我面前闪过。我突然想，那一群群蚂蚁它们会不会被淹死呀？大概过了半个钟头，雨停了，我立马冲了出去，马上跑到原来的洞穴边，发现里面空空如也，我想一定被大雨冲走了。正当我要回家，突然发现一棵树上有一个小小洞穴，我过去一看原来是蚂蚁的新家。可蚂蚁为什么要把家搬到树上呢？

我马上打开电脑，经过苦苦地查找资料，终于知道了这个答案，蚂蚁之所以搬家是因为要下雨了，洞穴太低，水满上来会把他们淹死的。而他们要搬到树上，是因为树较高，一般水满不上来。久而久之，就有了：“蚂蚁搬家，明天勿晴”这句俗语。

天地之间，奥妙无穷。类似蚂蚁搬家，要下雨的自然现象是不胜枚举。这也告诉我们一个深刻的道理：知识无处不在，学习永无止境！

浙江台州三门县实验小学一年级:chy701

蚂蚁的启示作文范文第5篇

关键词：蚁群算法；数学模型；流程

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）35-8055-03

1 蚁群算法概述

通过对社会性动物（蚁群、鸟群、蜂群等）的自组织行为进行研究发现，虽然它们的能力和智能都很低，但是它们能通过相互协调、分工、合作来最好最快地完成觅食、迁徙等复杂行为，比如说蚁群，能够在没有任何先知条件下找到从蚁穴到食物源的最短路径，而且有能力随着环境的变化而变化，搜索到新的最短路径。因此这些行为引来越来越多研究者关注，通过对这种行为进行数学建模和仿真，演化成许多解决传统复杂优化问题的新方法，也就是群智能算法。蚁群算法是群智能理论研究领域中的一种主要的算法，其是模拟蚂蚁群落食物采集过程而产生的搜索算法，并成功应用于许多离散优化问题。

20世纪90年代意大利学者Dorigo M等人提出蚁群算法[1]，其灵感来自于现实生活中单个蚂蚁的能力和智能很低，但在自然界蚂蚁的觅食过程中，蚁群总是能在遇到障碍物时选择较短路径，尤其是它们在没有任何先知条件下可以找到从蚁穴到食物源的最短路径。并且在周围的环境发生改变的情况下，蚁群也能很快找到新的最短路径。原来当蚂蚁经过一个还没有走过的路口时，会随机的挑选一条路径前进，并且在经过的路上分泌一种称为信息素的化学物质，而且还能够感知其存在和浓度。越多蚂蚁经过的路径上的信息素越浓，其它蚂蚁就会向信息素浓度高的地方靠近[2]。于是，蚂蚁经过越多的路径，后来的蚂蚁选择的概率就越大。由于信息素具有挥发性，距离较短路径上的信息素浓度较高，距离较长路径上的信息素浓度随着时间会渐渐减弱。如此不断循环，就可以找到最短路径。

蚂蚁算法是一种群智能优化算法，由于其引入了正反馈和并行机制，该算法具有自主搜索能力，鲁棒性强，不需要人工干预，容易与其他方法相结合。虽然蚂蚁算法的理论基础薄弱，但其发展迅速，问世以来就解决了许多实际问题，比如旅行商问题、二次规划、车辆路径问题、车间作业调度问题、图像处理等优化问题，具有广阔的应用前景，并成为前沿性课题和研究热点。

2 蚁群算法的原理

在蚁群算法中，为了实现对真实蚂蚁觅食的群体行为，将真实蚂蚁抽象为人工蚂蚁，具有如下特点[1]：

① 能够像真实蚂蚁一样在经过的路径上留下信息素，而且使信息素随着时间挥发，在选择路径时不会被前面人工蚂蚁留存的信息所局限。

② 人工蚂蚁并不能处在连续的空间，而是离散的空间，所以它们的运动也是从一个点到另一个点的转换。

③ 人工蚂蚁具有一定的智能，可以从问题的特征中得到启发，依据规率而不是仅仅靠概率搜索最优路径。

蚁群算法包括基本蚁群算法（AS）、蚁群系统（ACS）、最大-最小蚂蚁系统、最优-最差蚂蚁系统。基本蚁群算法中每只人工蚂蚁均独立的搜索可行解，当它到达一个未曾经历过的节点时，就会根据概率函数随机地选择继续移动的下一条路径，并在该路径上释放信息素。选择路径短的蚂蚁走得快，经过的路径上留下的信息素就多。如此不停地搜索，最优解路径上的信息素浓度会越来越高，会有更多的蚂蚁选择该路径，而其他路径由于信息素会随着时间慢慢挥发，从而只有最优解路径的浓度最高，整个蚁群都会集中在该路径上，并得到最优解。图1是一个基于蚁群算法的人工蚂蚁系统搜索最短路径的示例图。

由上面示例可以看出，蚂蚁算法是一种随机搜索算法，其寻优的过程包含两个阶段：一是适应阶段，初时信息素相同，随着信息素不断的积累，性能好的解的信息素浓度就高，性能不太好的解的信息素浓度就低。在初始情况信息不明的情况下，适应阶段会比较漫长，影响了求优的速度。二是协作阶段，各个候选解之间不断地进行信息的交流，不断地最优解收敛。在适应阶段的基础上，这个阶段会较快速。

3 蚁群算法的数学模型

蚁群算法被成功地应用于许多实际问题，其中最著名的是解决旅行商问题。在此以该问题为例说明基本蚁群算法的数学模型和实现过程。

旅行商（TSP）问题又称为货郎担问题，是最基本的路线问题：当有n个城市，一个旅行者由其中某一个需市作为起点出发，需要不重复地经过所以结点后回到原点，求其最短路线。当城市数等于24个时，只需要1s时间就可以计算完成，但随着城市数增加，计算难度呈几何级数增大，当城市数增加到30个时，计算时间需要10年多，计算难度很大。在这里用蚁群算法来解决。城市个数用n表示，

2） 规定每只蚂蚁选择的城市必须是不曾到过的，只有到达过所有的城市后才到回到出发城市。所以在这里为每只蚂蚁建立一个禁忌表tabuk（k=1，2，…，m），将第k只蚂蚁访问过的城市放入禁忌表中，禁忌表不是固定不变的，随着第k只蚂蚁的运动进行动态调整。

3） 每只蚂蚁选择要访问的下一个城门需要通过概率函数来实现，概率函数并不是随机的，而是与两个城市间的距离和两个城市间的信息素大小有关的。其概率选择函数如式（2）。

[β]表示期望启发式因子，反映蚂蚁选择路径受启发函数影响的大小。[β]值越大，启发函数对蚂蚁选择路径的影响越大，反之亦然。

随着时间流逝，路径上如果遗留的信息素太多就消弱启发信息的作用，所以在每只蚂蚁每访问完一个城市或者访问完所有城市后，需要更新信息素。其更新策略为：

5 蚁群算法的特点

通过分析蚁群算法原理并以实际问题建立数学模型并应用，可以得出其具有以下优点：

1） 具有分布式计算和正反馈机制特点。分布式计算能够实现多台计算机同时计算，提高了求解速度；正反馈机制增强信息素的作用，能够较快地搜索到优化解，节省时间。

2） 鲁棒性强，只需对模型稍作改动，就可以对其他各类问题进行优化。

3） 为了改善算法性能，较容易与其它启发式算法结合使用。

4） 个体之间可以进行信息交换，而且通信开销增较小。

虽然蚁群算法已应用于许多实际问题，而且具有许多优点，但同样也有缺陷：

1） 该算法的初阶搜索时间较长影响了搜索效率。这主要是因为，在初始时刻每条路径上的信息素是一样的，只有随着时间的

增加，在信息正反馈的作用下，才能体现出各条路径的差别最终求解较优解。但这个过程一般需要的时间比较长，尤其是在求解大规模优化问题时，占用时间很长，影响了效率。

2） 该算法比较容易收敛到局部最优解。这主要是因为正反馈的作用下，加速了信息素的沉积，当还没有找到全局最优解时，所有个体就可能搜索到了完全一致的解，但这只是局部最优解，而使算法无法再进行进一步的搜索。

尽管蚁群算法具有这样的缺陷，但只要找到原因还是可以解决的，比如适当增减信息素正反馈影响，与其它算法相结合等等。该文通过对蚁群算法的分析为后期对其改进应用提供了良好的基础。

参考文献：

[1] 段海滨.蚁群算法原理及其应用[M] .北京：科学出版社，2005.