聚蟻算法在中國高職院校產(chǎn)教融合中的應用

摘

要：聚蟻算法是一種基于螞蟻群體行為的優(yōu)化算法，其原理是模擬螞蟻在尋找食物時的行為。聚蟻算法可以應用于產(chǎn)教融合中的多個方面，例如人才匹配、項目管理等。本文介紹了聚蟻算法的原理和在高職院校產(chǎn)教融合中的應用，以及在某高職院校的實踐研究中取得的效果。聚蟻算法的優(yōu)點是可以自適應地調(diào)整匹配方案或任務分配方案，從而更好地適應實際情況。因此，聚蟻算法有望成為高職院校產(chǎn)教融合中的一種新的優(yōu)化方法。關鍵詞：螞蟻算法；高職院校；產(chǎn)教融合1

概述隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展，高職院校的產(chǎn)教融合已經(jīng)成為一個熱門話題。根據(jù)2021年中國教育統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)，截至2020年底，全國共有高職院校2907所，其中與企業(yè)合作的高職院校占比達到了97.2%。此外，2020年全國高職院校與企業(yè)合作開展的產(chǎn)教融合項目達到了1.5萬個，涉及各行各業(yè)。這些數(shù)據(jù)顯示，中國高職院校產(chǎn)教融合的發(fā)展呈現(xiàn)出不斷增長的趨勢，產(chǎn)教融合已成為高職院校實現(xiàn)教學質(zhì)量提升和人才培養(yǎng)的重要途徑之一。產(chǎn)教融合通過將校內(nèi)教學與產(chǎn)業(yè)需求相結(jié)合，促進學生的實踐能力培養(yǎng)和職業(yè)發(fā)展，為產(chǎn)業(yè)界提供具備實踐技能的人才。然而，在實施產(chǎn)教融合過程中，高職院校面臨著資源配置不合理、人才培養(yǎng)模式滯后、項目管理不規(guī)范等諸多挑戰(zhàn)，例如，如何更好地匹配企業(yè)需求和學生能力，如何更好地管理合作關系等。因此，如何優(yōu)化產(chǎn)教融合已經(jīng)成為一個重要的研究方向。為了解決這些挑戰(zhàn)，引入智能優(yōu)化算法是一種有效的途徑。其中，聚蟻算法作為一種新興的智能優(yōu)化算法，在多個領域展示了出色的性能和應用潛力。因此，將聚蟻算法應用于高職院校的產(chǎn)教融合中，有望為解決現(xiàn)有問題提供新的思路和方法［1］。2

聚蟻算法的原理聚蟻算法最早由Dorigo等人在1992年提出，被認為是蟻群優(yōu)化算法（Ant

Colony

Optimization，ACO）的奠基之作。ACO算法受到蟻群行為的啟發(fā)，其基本原理是通過模擬螞蟻在搜索過程中的行為，利用正反饋和信息素機制來優(yōu)化問題的求解［1］。聚蟻算法的核心思想是利用正反饋和信息素機制來實現(xiàn)優(yōu)化問題的求解。具體來說，蟻群中的螞蟻在搜索過程中會遵循正反饋機制，即螞蟻在路徑上走的越多，其后續(xù)的螞蟻也越容易跟隨該路徑前進。同時，螞蟻在尋找食物過程中會釋放信息素，在路徑上走過的螞蟻會留下信息素，這些信息素可以吸引更多的螞蟻前來走過這條路徑?；谝陨显恚巯佀惴ǚ譃閮蓚€階段，即路徑構(gòu)建階段和路徑更新階段。在路徑構(gòu)建階段，螞蟻根據(jù)其選擇的概率選擇路徑，當螞蟻到達終點時，會根據(jù)其路徑選擇結(jié)果更新信息素。在路徑更新階段，信息素會根據(jù)揮發(fā)率逐漸減少，并且會根據(jù)路徑選擇結(jié)果進行更新。ACO的優(yōu)點是具有很強的魯棒性和適應性，能夠有效地處理大規(guī)模、高維度的優(yōu)化問題。同時，聚蟻算法也具有良好的局部搜索能力，能夠在搜索過程中避免過早陷入局部最優(yōu)解。因此，聚蟻算法被廣泛應用于圖像識別、數(shù)據(jù)挖掘、路徑規(guī)劃、資源優(yōu)化等領域，并且產(chǎn)生了多種變種算法。目前，關于聚蟻算法的研究有很多，一部分是研究聚蟻算法的變種算法，另一部分是研究聚蟻算法在不同場景下的應用。比如陳浩（2011）研究了強化學習在蟻群聚類算法中的應用，提出了一種基于強化學習的蟻群聚類算法，提高了蟻群聚類算法的聚類效果和穩(wěn)定性［2］。3

聚蟻算法的優(yōu)勢聚蟻算法作為一種智能優(yōu)化算法，可以應用于高職院校的資源優(yōu)化問題，為產(chǎn)教融合提供支持。聚蟻算法具有以下優(yōu)勢，使其在高職院校產(chǎn)教融合中的應用具有潛力：第一，聚蟻算法的全局搜索能力使其能夠充分探索問題解空間，避免陷入局部最優(yōu)解。螞蟻群體并行搜索和信息素引導的機制，使得算法能夠快速發(fā)現(xiàn)潛在的優(yōu)化方案。在高職院校產(chǎn)教融合中，這種全局搜索能力可以應用于資源優(yōu)化配置、課程安排和項目管理等方面，幫助找到最佳的方案。第二，聚蟻算法具有自適應性。螞蟻在搜索過程中通過正反饋機制和信息素的更新來調(diào)整行為策略。這使得算法能夠根據(jù)問題的特性和環(huán)境的變化做出相應的調(diào)整。在高職院校產(chǎn)教融合中，各類資源和需求的變化較為頻繁，聚蟻算法的自適應性能夠更好地適應這種變化，并持續(xù)優(yōu)化解決方案。第三，聚蟻算法的分布式計算能力也是其優(yōu)勢之一。多個螞蟻同時搜索和更新信息素，實現(xiàn)并行計算和分布式協(xié)作。大大提高了算法的計算效率和處理能力，尤其適用于解決大規(guī)模資源優(yōu)化和復雜項目管理問題。在高職院校產(chǎn)教融合中，聚蟻算法的分布式計算能力可以加快決策過程，提高效率和質(zhì)量［3］。第四，聚蟻算法的易實現(xiàn)性和易解釋性也為其廣泛應用提供了便利。相對于其他復雜的優(yōu)化算法，聚蟻算法的基本原理相對簡單，不需要復雜的數(shù)學模型和參數(shù)調(diào)整。這使得非專業(yè)的研究人員或決策者能夠更輕松地理解和應用聚蟻算法，將其應用于高職院校產(chǎn)教融合中的實際問題。綜上所述，聚蟻算法具有全局搜索能力、自適應性、分布式計算能力以及易實現(xiàn)和解釋性的優(yōu)勢。在高職院校產(chǎn)教融合中，聚蟻算法的應用能夠優(yōu)化資源配置、改進人才培養(yǎng)模式和優(yōu)化項目管理，為高職院校的發(fā)展和產(chǎn)教融合的深化提供支持和指導。值得注意的是，聚蟻算法的應用需要考慮實際情況和具體需求。在將其應用于高職院校產(chǎn)教融合中時，需要充分了解問題背景和目標，明確需要優(yōu)化的指標和約束條件。同時，對算法的參數(shù)設置和調(diào)整也需要細致思考和實驗驗證。只有在合理的應用場景下，結(jié)合實際數(shù)據(jù)和實驗結(jié)果，才能更好地展示聚蟻算法在高職院校產(chǎn)教融合中的潛力和優(yōu)勢。4

聚蟻算法在產(chǎn)教融合中的應用高職院校產(chǎn)教融合是當前教育改革的熱點話題之一。為了更好地培養(yǎng)符合社會需求的應用型人才，高職院校與企業(yè)、行業(yè)間的合作變得越來越緊密。許多研究者和教育機構(gòu)致力于探索產(chǎn)教融合的模式和策略，通過共同開展教學、科研和實踐活動，促進教育與產(chǎn)業(yè)需求的緊密銜接。例如，清華大學與佛山市合作的佛山先進制造研究院2018年收到88份項目申請書，項目旨在促進高職院校與企業(yè)之間的合作，通過開展產(chǎn)學研一體化的教育模式，提高人才培養(yǎng)的質(zhì)量和適應性。聚蟻算法可以應用于產(chǎn)教融合中的多個方面，例如人才培養(yǎng)模式的優(yōu)化與改進、產(chǎn)教融合的項目管理和產(chǎn)教融合中的資源優(yōu)化配置等。下面將分別介紹這些方面的應用［4］。4.1

人才培養(yǎng)模式的優(yōu)化與改進在高職院校產(chǎn)教融合的背景下，人才培養(yǎng)模式的改進對于培養(yǎng)適應現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)需求的應用型人才至關重要。聚蟻算法在人才培養(yǎng)方面的應用可以幫助高職院校更好地滿足行業(yè)的需求，并培養(yǎng)具備創(chuàng)新能力和實踐能力的學生。研究表明，傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)模式往往過于注重理論知識的灌輸，缺乏實踐環(huán)節(jié)和與產(chǎn)業(yè)的緊密聯(lián)系。針對這一問題，一些研究者提出了終身學習的概念，強調(diào)學生在整個學習過程中不斷適應和更新知識，培養(yǎng)持續(xù)學習的能力。聚蟻算法可以應用于終身學習的實踐中，通過模擬螞蟻的信息交流和路徑選擇行為，為學生提供個性化的學習路徑和資源推薦。此外，個性化教育也是人才培養(yǎng)模式改進的重要方向之一。每個學生的學習能力和興趣都存在差異，因此，根據(jù)學生的特點和需求進行個性化的教學設計是提高教學效果的關鍵。聚蟻算法的應用可以幫助高職院校構(gòu)建學生個性化教育的模型，根據(jù)學生的學習表現(xiàn)和需求，調(diào)整教學內(nèi)容和方式，提供更加精準和有效的教學。在產(chǎn)教融合中，企業(yè)需要與高職院校合作，為自己提供更多的人才資源。然而，如何更好地匹配企業(yè)需求和學生能力是一個難題。聚蟻算法可以應用于人才匹配中，通過模擬螞蟻群體的協(xié)作行為實現(xiàn)學生在實踐環(huán)節(jié)的個性化培養(yǎng)和定制化學習路徑的設計，也可以幫助企業(yè)更好地找到符合自己需求的人才。聚蟻算法可以將企業(yè)的需求和學生的能力抽象成一個圖，其中節(jié)點表示企業(yè)或?qū)W生，邊表示匹配關系。然后，可以使用聚蟻算法在這個圖中找到最優(yōu)的匹配方案。聚蟻算法可以根據(jù)信息素的濃度來選擇匹配關系，從而找到最優(yōu)的匹配方案。使用聚蟻算法可以更好地匹配企業(yè)需求和學生能力，從而提高了人才匹配的效率。［3］4.2

產(chǎn)教融合項目管理的優(yōu)化在產(chǎn)教融合中，企業(yè)和高職院校需要合作完成一些項目。然而，如何更好地管理這些項目是一個難題，項目管理的高效與規(guī)范對于項目的順利實施至關重要。聚蟻算法可以應用于產(chǎn)教融合項目管理中的進度控制、資源分配和決策優(yōu)化等方面，幫助企業(yè)和高職院校更好地管理項目。具體來說，可以將項目的任務抽象成一個圖，其中節(jié)點表示任務，邊表示任務之間的依賴關系。然后，可以使用聚蟻算法在這個圖中找到最優(yōu)的任務分配方案。聚蟻算法可以根據(jù)信息素的濃度來選擇任務分配方案，從而找到最優(yōu)的任務分配方案。通過模擬螞蟻在搜索過程中的信息素機制和協(xié)作行為，聚蟻算法能夠?qū)崿F(xiàn)項目資源的合理分配和任務的優(yōu)化調(diào)度，實現(xiàn)對項目的動態(tài)調(diào)整，從而提高項目管理的效率和成果質(zhì)量。［4］4.3

產(chǎn)教融合中的資源優(yōu)化配置在高職院校的產(chǎn)教融合過程中，資源的合理配置對于提高教學效果和培養(yǎng)學生實踐能力至關重要。聚蟻算法可以應用于資源優(yōu)化配置和利用問題，如教師分配、設備調(diào)度等方面，以支持教學、科研和產(chǎn)業(yè)合作等方面的需求。通過模擬螞蟻在搜索過程中的信息素機制，聚蟻算法能夠找到最佳的資源配置方案，以提高資源利用效率和滿足產(chǎn)業(yè)界的需求。［2］聚蟻算法通過模擬螞蟻在尋找食物的過程中的行為和合作方式，可以幫助高職院校確定最優(yōu)的資源分配方案，以最大程度地滿足產(chǎn)教融合的需求和約束條件。螞蟻在尋找食物的過程中，通過信息交流和路徑選擇，能夠找到最短的路徑，并有效利用資源。類似地，聚蟻算法可以應用于高職院校的資源優(yōu)化問題，優(yōu)化資源的利用效率，提高產(chǎn)教融合的執(zhí)行效果。資源優(yōu)化應用中，聚蟻算法的關鍵在于設計適應性的信息素更新機制。信息素可以看作是螞蟻之間進行信息交流的一種方式，它記錄了螞蟻在尋找食物過程中的路徑選擇情況。根據(jù)螞蟻所經(jīng)過的路徑上的信息素濃度，其他螞蟻可以根據(jù)信息素的指引選擇路徑。聚蟻算法通過更新信息素濃度，可以實現(xiàn)資源分配過程中的動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。此外，螞蟻之間的正反饋機制也是聚蟻算法的一個重要特征。當螞蟻找到食物后，會釋放信息素，增加該路徑上的信息素濃度，吸引其他螞蟻選擇同樣的路徑。這種正反饋機制可以幫助高職院校更好地利用資源，將資源集中于最優(yōu)路徑上，提高資源利用效率。5

聚蟻算法在產(chǎn)教融合中存在的問題高職院校產(chǎn)教融合不僅關乎學生的綜合素質(zhì)教育，同時也牽涉到資金、師資、場地等多方面的資源配置問題。因此，如何優(yōu)化資源配置，提高產(chǎn)教融合的效果，已成為高職院校發(fā)展的重要課題。聚蟻算法作為一種模擬螞蟻的協(xié)作和分工行為的優(yōu)化算法，能夠有效解決資源分配最優(yōu)化問題。但是，聚蟻算法在高職院校產(chǎn)教融合中的應用仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。5.1

聚蟻算法的參數(shù)設置聚蟻算法需要合理的參數(shù)設置來保證優(yōu)化結(jié)果的準確性。在應用聚蟻算法進行資源優(yōu)化時，需要合理設置算法的參數(shù)，如信息素揮發(fā)率、信息素釋放量、啟發(fā)式因子等。這些參數(shù)的選擇將直接影響算法的收斂速度和尋優(yōu)精度。因此，在實際應用中需要通過參數(shù)敏感性分析等方法，確定合適的參數(shù)取值，以獲得最佳的資源配置策略［5］。5.2

全局最優(yōu)解的尋求方法聚蟻算法在求解過程中容易陷入局部最優(yōu)解而難以找到全局最優(yōu)解。這是由于信息素更新和路徑選擇都是基于局部信息的，無法全局尋優(yōu)。為了克服這一問題，可以采用多種啟發(fā)式策略，引入隨機性和增加信息素的初始值等策略。例如，引入隨機性的做法包括隨機選擇啟發(fā)式函數(shù)、隨機初始化信息素值等。這樣可以提高算法的探索能力，避免過早收斂到局部最優(yōu)解。此外，結(jié)合其他優(yōu)化算法如遺傳算法、模擬退火算法等進行混合優(yōu)化也是有效的方法，具體做法包括交替使用多個算法或?qū)⒕巯佀惴ㄗ鳛槠渌惴▋?yōu)化的初始解。此外，在算法實現(xiàn)中建立多個起點和約束處理適當放寬等方法也是提高聚蟻算法全局搜索能力的有效途徑。5.3

產(chǎn)教融合資源配置的定制化產(chǎn)教融合是一項具有復雜性而又高度個性化的任務，需要根據(jù)不同學校的情況進行定制化資源配置。在應用聚蟻算法進行資源優(yōu)化時，需要對特定問題建立相應的數(shù)學模型，并考慮到資源的不斷變換和實時調(diào)整的要求，設計合理的算法流程和實現(xiàn)方法。此外，產(chǎn)教融合專業(yè)人員和高職院校管理人員需緊密合作，共同商討資源配置問題，并提供必要的數(shù)據(jù)支持和反饋，以確保算法方案的實用性和有效性。因此，為了充分發(fā)揮聚蟻算法的優(yōu)勢，需要在算法工程師、產(chǎn)教融合專業(yè)人員和高職院校管理人員之間建立緊密的合作機制，實現(xiàn)資源配置問題的一體化協(xié)同決策。綜上所述，聚蟻算法在高職院校產(chǎn)教融合資源優(yōu)化方面具有較大潛力和優(yōu)勢。但實際應用中充分發(fā)揮其優(yōu)勢，則需要克服參數(shù)設置、局部最優(yōu)解、多因素約束等問題，并根據(jù)實際情況進行算法的定制與調(diào)整。未來的研究和