大自然的生物远比人类想象的更加“聪明“，本篇技术博客讲述了「如何用Taichi造就一个蚁群模拟器」。蚁群算法是一种启发式的全局优化算法，它由一群几乎无智能的个体通过相互协作而表现出智能行为，从而为解决复杂问题提供可能。这份「蚂蚁吃太极」的作业完成了一个简单的蚁群算法实现与可视化，代码简明好懂，效果夺人眼球，是太极图形课第一季论坛上点赞数最多的作业。

　　Afish，某大学物理系在读博士生，研究方向为物质的生长机制，是太极图形的忠实粉丝。有时会用Taichi实现一些好玩的东西，也会用Taichi来对自己研究的物质体系进行简单的模拟。同时，Afish也在太极图形课第一季优秀作业名单上榜上有名。

　　第一次听说太极编程语言是在2020年6月左右，从那时起我就开始觉得它非常好用。作为一个非计算机出身的外行人，Taichi给我留下的第一印象就是：上手快、效率高，在一段时间的学习后便能实现简单的toy models，例如二维分子动力学、显式热传导等。于是很自然地，我决定在自己后续的科研生活中将Taichi作为建模的主要工具之一。2021年9月太极图形课第一季1顺利开播，当时心想：太好了！可以去凑一波热闹喽。于是本篇文章的主题「蚁群算法」便作为我的第二次课程作业出现了。

　　为什么选择了蚁群算法呢？因为要完成作业（默默划掉）。一个原因是之前曾看到过别人实现的蚁群模拟以及黏菌模拟2，感觉效果非常漂亮，产生了要自己创造一个蚁群的冲动。另外一个原因是蚁群这样的群体智能本身就很有趣：通过指定一些简单的个体间的相互作用规则，就可产生宏观的群体智能行为（例如寻路），不需要任何的“中央控制系统”。哪个小孩不想养一窝会走迷宫觅食的蚂蚁呢？

　　本文的目的是介绍如何用Taichi实现蚁群模拟，并说一句：太极真香。

　　1.蚁群做了什么？为什么能找到吃的？

　　如果你在大街上看到蚂蚁，要么会看到零星几只在四处溜达，要么就是一大群蚂蚁沿着一条蜿蜒的曲线来来往往。蚂蚁们走的这条曲线一般连接着蚁窝和食物。蚁群不仅能够有效寻找到食物，还能自发在给定充足的时间后将输运路径进行最大程度的优化，最终得到回家的最快线路。其原因为蚂蚁之间存在信息的交流，其中一种重要的交流途径就是信息素。

　　图1蚁群优化过程。左：初始时蚂蚁信息不足，觅食与回家均采取随机选取的路线；中：蚁群逐渐通过信息素获取信息，蚂蚁走过不同的路径；右：每条路径蚂蚁数量相同时，最短的路径上具备的信息素浓度最大，蚂蚁逐渐追随最短路径。图片来源：维基百科

　　蚂蚁能够释放多种信息素，我们只需以其中两种为例即可明白他们为何能寻路。首先，从蚁窝出来的蚂蚁能够定期在自己的路径上留下“家”信息素，而找寻到食物后，蚂蚁会停止释放该信息素，转而留下“食物”信息素，并寻找家。与此同时，去觅食的蚂蚁不仅会探寻食物，还会探测周围“食物”信息素的浓度，并向信息素浓度高的地方运动。回家的蚂蚁则不同，它们会向“家”信息素浓度高的地方移动。与此同时，每只蚂蚁释放的信息素浓度还可以与自己走过的路程长短相关，这样路程越远所提供的浓度越小，路径选择时的权重就越小。信息素还会随着时间的推移逐渐挥发，使得不常走的旧路径的权重逐渐降低。

　　taichi由于所有蚂蚁都是从蚁窝出发，因此蚁窝附近的“家”信息素浓度很高，而当有越来越多蚂蚁发现了食物后，食物附近的“食物”信息素浓度也会逐渐升高，这样两者间就自发产生了信息素浓度梯度。同时，如果两条路径都指向了同一个食物位置，由于具有较长路程的线路信息素浓度相比于较短路程的那条要低（在两条路径蚂蚁数量相当的情况下），在有了信息素梯度作为媒介后，蚂蚁们就可以顺着浓度过去找吃的了。taichi https://taichi-lang.cn/