2014-7-6 學期總結

　　最近很忙，也快要快放假回家了，抽個時間將這個學期經歷過的事情總結一下。

　　這個學期，能夠說是大學中過的最充實和最豐富的一個學期。這個學期中我作了不少有之前沒有嘗試的事情，如今回想起來，很高興也很充實。蟻羣算法項目、專業基本功大賽和仿真大賽是我這個學期的里程碑。

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 　　一、蟻羣算法項目

　　能夠說這是我大學中作的第一個「項目」，由於這個項目有經費支持。

　　呵呵，可能你會對此感到不屑，可是我想說這個項目對我意義重大。由於，在這個項目實施的過程當中，我學到了不少的知識。從開始接觸蟻羣算法、遺傳算法，以及蟻羣算法的初步實現，我都是一步一步走過來的。

　　First.在開始學習蟻羣算法的時候，徹底不懂。只能看一些國內的論文來打一打基礎，可是國內的論文大部分都是「同樣的」，這也是中國學術的通病，以後我也會提到這一點。後來，我慢慢看蟻羣算法的代碼，一邊收集和閱讀論文，雖然花費的時間較多，但收穫頗大。在這段時間內，我對國內的被引用較高的蟻羣算法文獻都有了必定的瞭解，並對蟻羣算法的原理倒背如流。也對蟻羣算法的變種：最大最小蟻羣算法、排序蟻羣算法和蟻羣系統等算法有了必定的瞭解。經過對這些算法的瞭解，我對TSP問題和蟻羣算法有了進一步的認識：蟻羣算法就是一個近似遍歷的搜索算法。爲何這樣說呢，由於蟻羣算法對城市數量在200之內的TSP問題仍是能夠得出近似解（偏差在5%之內）的，但若是TSP城市數量較多，蟻羣算法得出的解就不是很正確。對於問題eil101.tsp，城市數量爲101，蟻羣算法得出的結果以下，能夠用肉眼看出，這個解與最優解相差甚遠。

　　After.後來到了項目的中期，項目須要進行檢查。因而要有項目階段性成果，這個成果就是學術論文。在沒有這個項目以前，我對學術論文一直有着一種敬仰的態度。但閱讀了不少的國內論文後，我發現絕大部分關於蟻羣算法的論文也不過如此，都是copy。可是由於本身這段時間也沒有進展，因此我也差不過copy了一份，發了一篇EI。寫過論文才知道，論文的格式和排版是很是蛋疼和耗時間的事情。我發的論文估計沒人看，我也沒打算別人看。學術論文之間的質量差異太大，SCI與EI徹底不是一個等級的。

　　Now.發表了論文以後，我正好有一段空餘的時間。因而將最大最小蟻羣「深刻」研究了一下，也有一點本身的收穫。蟻羣算法機器改進算法不能很好的求解精確解，只有經過其餘算法的融合才能進行求解，由於蟻羣算法本質上就是一種機率型算法。因而我想過將遺傳算法與蟻羣算法進行融合，但改進效果不明顯，由於遺傳算法自身也是機率型的。後來在看到別人的文章後，將邊交換加入蟻羣算法，效果比較好。邊交換最大最小蟻羣算法效率較高，對城市數量在4000之內的TSP問題能夠得出精確解，以下圖。可是後來我沒有空餘時間了，第二篇論文也沒有開始。

 

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 　　2.專業基本功大賽

　　專業基本功大賽我參加的是程序設計組，參賽做品用了以前的蟻羣算法。不過參加專業基本大賽的時候，我正在趕第一篇論文，只是將基本的蟻羣算法進行了實現，最後得到了三等獎。學校內部的比賽參加的人不是太多，但經過此次比賽仍是認識了不少的朋友，也發現了自身的一些不足，向他們學習。

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 　　3.仿真大賽

　　仿真大賽的參賽分爲：校內比賽和全國比賽。仿真大賽也是我參加的最高級別的比賽了，感謝個人組員康兒和組長茹姐。

　　在校內比賽，中因爲咱們小組的方向有了誤差，只得到了三等獎。我也爲此懊惱了一段時間。仿真比賽注重的是模型和仿真的過程，以及仿真的結果。如今回想起來好後悔，結果就是參加國家賽的時候要自費，-_-!。

　　在國家賽中，我我的感受咱們小組表現的不是太好。能夠分爲兩點緣由：第一，專業功底不深，尤爲是對神經網絡不熟；第二，隊員人在曹營心在漢。這裏我要自我批評，我那段時間沒有好好的投入到比賽中。讓組長茹姐擔負了巨大的壓力，這是個人過錯。

　　在參加完仿真比賽後，我感受就像國慶放假，也所以休息了大約一個星期。參加仿真大賽給個人體會就是，本身正的太眇小了，本身的算法功底太差，須要進一步的增強。要多看書，多作筆記。

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 　　4.吉他

　　吉他是我在大三下學期的一個重要收穫，吉他已經成爲我空餘時間休息和陶冶情操的主要方式。最開始學習吉他的目的就是追妹子，雖然如今沒有妹子，但彈吉他已經成爲個人習慣。在空餘時間，談一首曲子，很清閒，我愛吉他。