聚蟻算法在中國高職院校產教融合中的應用

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。聚蟻算法的優點是可以自適應地調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教融合中的一種新的優化方法。

關鍵詞：螞蟻算法；高職院校；產教融合

1?概述

隨著中國經濟的快速發展，高職院校的產教融合已經成為一個熱門話題。根據2021年中國教育統計年鑒的數據，截至2020年底，全國共有高職院校2907所，其中與企業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合作開展的產教融合項目達到了1.5萬個，涉及各行各業。這些數據顯示，中國高職院校產教融合的發展呈現出不斷增長的趨勢，產教融合已成為高職院校實現教學質量提升和人才培養的重要途徑之一。產教融合通過將校內教學與產業需求相結合，促進學生的實踐能力培養和職業發展，為產業界提供具備實踐技能的人才。

然而，在實施產教融合過程中，高職院校面臨著資源配置不合理、人才培養模式滯后、項目管理不規范等諸多挑戰，例如，如何更好地匹配企業需求和學生能力，如何更好地管理合作關系等。因此，如何優化產教融合已經成為一個重要的研究方向。為了解決這些挑戰，引入智能優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教融合中，有望為解決現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，被認為是蟻群優化算法（Ant?Colony?Optimization，ACO）的奠基之作。ACO算法受到蟻群行為的啟發，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優化問題的求解。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。

基于以上原理，聚蟻算法分為兩個階段，即路徑構建階段和路徑更新階段。在路徑構建階段，螞蟻根據其選擇的概率選擇路徑，當螞蟻到達終點時，會根據其路徑選擇結果更新信息素。在路徑更新階段，信息素會根據揮發率逐漸減少，并且會根據路徑選擇結果進行更新。

ACO的優點是具有很強的魯棒性和適應性，能夠有效地處理大規模、高維度的優化問題。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解。因此，聚蟻算法被廣泛應用于圖像識別、數據挖掘、路徑規劃、資源優化等領域，并且產生了多種變種算法。

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定性［2］。

3?聚蟻算法的優勢

聚蟻算法作為一種智能優化算法，可以應用于高職院校的資源優化問題，為產教融合提供支持。聚蟻算法具有以下優勢，使其在高職院校產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現潛在的優化方案。在高職院校產教融合中，這種全局搜索能力可以應用于資源優化配置、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整行為策略。這使得算法能夠根據問題的特性和環境的變化做出相應的調整。在高職院校產教融合中，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，并持續優化解決方案。

第三，聚蟻算法的分布式計算能力也是其優勢之一。多個螞蟻同時搜索和更新信息素，實現并行計算和分布式協作。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模資源優化和復雜項目管理問題。在高職院校產教融合中，聚蟻算法的分布式計算能力可以加快決策過程，提高效率和質量［3］。

第四，聚蟻算法的易實現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化算法，聚蟻算法的基本原理相對簡單，不需要復雜的數學模型和參數調整。這使得非專業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和解釋性的優勢。在高職院校產教融合中，聚蟻算法的應用能夠優化資源配置、改進人才培養模式和優化項目管理，為高職院校的發展和產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教融合中時，需要充分了解問題背景和目標，明確需要優化的指標和約束條件。同時，對算法的參數設置和調整也需要細致思考和實驗驗證。只有在合理的應用場景下，結合實際數據和實驗結果，才能更好地展示聚蟻算法在高職院校產教融合中的潛力和優勢。

4?聚蟻算法在產教融合中的應用

高職院校產教融合是當前教育改革的熱點話題之一。為了更好地培養符合社會需求的應用型人才，高職院校與企業、行業間的合作變得越來越緊密。許多研究者和教育機構致力于探索產教融合的模式和策略，通過共同開展教學、科研和實踐活動，促進教育與產業需求的緊密銜接。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之間的合作，通過開展產學研一體化的教育模式，提高人才培養的質量和適應性。聚蟻算法可以應用于產教融合中的多個方面，例如人才培養模式的優化與改進、產教融合的項目管理和產教融合中的資源優化配置等。下面將分別介紹這些方面的應用［4］。

4.1?人才培養模式的優化與改進

在高職院校產教融合的背景下，人才培養模式的改進對于培養適應現代產業需求的應用型人才至關重要。聚蟻算法在人才培養方面的應用可以幫助高職院校更好地滿足行業的需求，并培養具備創新能力和實踐能力的學生。研究表明，傳統的人才培養模式往往過于注重理論知識的灌輸，缺乏實踐環節和與產業的緊密聯系。針對這一問題，一些研究者提出了終身學習的概念，強調學生在整個學習過程中不斷適應和更新知識，培養持續學習的能力。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建學生個性化教育的模型，根據學生的學習表現和需求，調整教學內容和方式，提供更加精準和有效的教學。

在產教融合中，企業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作行為實現學生在實踐環節的個性化培養和定制化學習路徑的設計，也可以幫助企業更好地找到符合自己需求的人才。聚蟻算法可以將企業的需求和學生的能力抽象成一個圖，其中節點表示企業或學生，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的匹配方案。聚蟻算法可以根據信息素的濃度來選擇匹配關系，從而找到最優的匹配方案。使用聚蟻算法可以更好地匹配企業需求和學生能力，從而提高了人才匹配的效率。［3］

4.2?產教融合項目管理的優化

在產教融合中，企業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范對于項目的順利實施至關重要。聚蟻算法可以應用于產教融合項目管理中的進度控制、資源分配和決策優化等方面，幫助企業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的任務分配方案。聚蟻算法可以根據信息素的濃度來選擇任務分配方案，從而找到最優的任務分配方案。通過模擬螞蟻在搜索過程中的信息素機制和協作行為，聚蟻算法能夠實現項目資源的合理分配和任務的優化調度，實現對項目的動態調整，從而提高項目管理的效率和成果質量。［4］

4.3?產教融合中的資源優化配置

在高職院校的產教融合過程中，資源的合理配置對于提高教學效果和培養學生實踐能力至關重要。聚蟻算法可以應用于資源優化配置和利用問題，如教師分配、設備調度等方面，以支持教學、科研和產業合作等方面的需求。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業界的需求。［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的資源分配方案，以最大程度地滿足產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化問題，優化資源的利用效率，提高產教融合的執行效果。

資源優化應用中，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。根據螞蟻所經過的路徑上的信息素濃度，其他螞蟻可以根據信息素的指引選擇路徑。聚蟻算法通過更新信息素濃度，可以實現資源分配過程中的動態調整和優化。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，將資源集中于最優路徑上，提高資源利用效率。

5?聚蟻算法在產教融合中存在的問題

高職院校產教融合不僅關乎學生的綜合素質教育，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，如何優化資源配置，提高產教融合的效果，已成為高職院校發展的重要課題。聚蟻算法作為一種模擬螞蟻的協作和分工行為的優化算法，能夠有效解決資源分配最優化問題。但是，聚蟻算法在高職院校產教融合中的應用仍存在一些問題和挑戰。

5.1?聚蟻算法的參數設置

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

5.2?全局最優解的尋求方法

聚蟻算法在求解過程中容易陷入局部最優解而難以找到全局最優解。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。為了克服這一問題，可以采用多種啟發式策略，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式函數、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解。此外，結合其他優化算法如遺傳算法、模擬退火算法等進行混合優化也是有效的方法，具體做法包括交替使用多個算法或將聚蟻算法作為其他算法優化的初始解。此外，在算法實現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?產教融合資源配置的定制化

產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化時，需要對特定問題建立相應的數學模型，并考慮到資源的不斷變換和實時調整的要求，設計合理的算法流程和實現方法。此外，產教融合專業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，并提供必要的數據支持和反饋，以確保算法方案的實用性和有效性。因此，為了充分發揮聚蟻算法的優勢，需要在算法工程師、產教融合專業人員和高職院校管理人員之間建立緊密的合作機制，實現資源配置問題的一體化協同決策。

綜上所述，聚蟻算法在高職院校產教融合資源優化方面具有較大潛力和優勢。但實際應用中充分發揮其優勢，則需要克服參數設置、局部最優解、多因素約束等問題，并根據實際情況進行算法的定制與調整。未來的研究和實踐也需要更加多元化、組合化，以期取得更好的效果。

結語

本文探討了聚蟻算法在中國高職院校產教融合中的應用。聚蟻算法可以應用于人才匹配、項目管理、資源優化配置等多個方面，幫助企業和高職院校更好地合作。聚蟻算法的優點是可以自適應地調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教融合中的一種新的優化方法和解決方案。然而，高職院校產教融合是一個復雜的系統工程，涉及多個因素和利益相關方的合作。未來仍需要進一步的研究和實踐來完善算法的應用，并將其與其他理論和方法相結合，以推動高職院校產教融合的持續發展和創新。

參考文獻：

［1］陳浩.基于強化學習的蟻群聚類研究及應用［D］.蘇州大學，2011.

［2］鄭東.基于聯機模糊蟻群聚類的大數據分析研究［D］.湖南大學，2015.

［3］宮占華.基于蟻群聚類的信息檢索系統研究［J］.山東科學，2008（03）：6467.

［4］牛永潔，張成.蟻群聚類在試卷分析中的應用研究［J］.計算機與數字工程，2012，40（04）：1214.

［5］薛景，陳長順.改進的蟻群聚類在高職院校教學評價中的應用［J］.邢臺職業技術學院學報，2014，31（05）：2225.

課題/項目：2022—2023年蘭州職業技術學院院級科研項目：產教融合視域下高職學生職業核心素養培養對策研究——以蘭州職業技術學院為例（項目編號：2022XY46）；甘肅省教育廳2023年高校教師創新基金項目課題，高職院校信息類專業第二課堂與學生思想政治教育工作融合的研究——以蘭州地區職業院校為例（編號：2023B463）

作者簡介：梁斌（1983—?），男，漢族，甘肅蘭州人，碩士研究生，講師，研究方向：數學與應用數學。