聚蚁算法在中国高职院校产教融合中的应用

摘 要：聚蚁算法是一种基于蚂蚁群体行为的优化算法，其原理是模拟蚂蚁在寻找食物时的行为。聚蚁算法可以应用于产教融合中的多个方面，例如人才匹配、项目管理等。本文介绍了聚蚁算法的原理和在高职院校产教融合中的应用，以及在某高职院校的实践研究中取得的效果。聚蚁算法的优点是可以自适应地调整匹配方案或任务分配方案，从而更好地适应实际情况。因此，聚蚁算法有望成为高职院校产教融合中的一种新的优化方法。

关键词：蚂蚁算法；高职院校；产教融合

1 概述

随着中国经济的快速发展，高职院校的产教融合已经成为一个热门话题。根据2021年中国教育统计年鉴的数据，截至2020年底，全国共有高职院校2907所，其中与企业合作的高职院校占比达到了97.2%。此外，2020年全国高职院校与企业合作开展的产教融合项目达到了1.5万个，涉及各行各业。这些数据显示，中国高职院校产教融合的发展呈现出不断增长的趋势，产教融合已成为高职院校实现教学质量提升和人才培养的重要途径之一。产教融合通过将校内教学与产业需求相结合，促进学生的实践能力培养和职业发展，为产业界提供具备实践技能的人才。

然而，在实施产教融合过程中，高职院校面临着资源配置不合理、人才培养模式滞后、项目管理不规范等诸多挑战，例如，如何更好地匹配企业需求和学生能力，如何更好地管理合作关系等。因此，如何优化产教融合已经成为一个重要的研究方向。为了解决这些挑战，引入智能优化算法是一种有效的途径。其中，聚蚁算法作为一种新兴的智能优化算法，在多个领域展示了出色的性能和应用潜力。因此，将聚蚁算法应用于高职院校的产教融合中，有望为解决现有问题提供新的思路和方法［1］。

2 聚蚁算法的原理

聚蚁算法最早由Dorigo等人在1992年提出，被认为是蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）的奠基之作。ACO算法受到蚁群行为的启发，其基本原理是通过模拟蚂蚁在搜索过程中的行为，利用正反馈和信息素机制来优化问题的求解［1］。聚蚁算法的核心思想是利用正反饋和信息素机制来实现优化问题的求解。具体来说，蚁群中的蚂蚁在搜索过程中会遵循正反馈机制，即蚂蚁在路径上走的越多，其后续的蚂蚁也越容易跟随该路径前进。同时，蚂蚁在寻找食物过程中会释放信息素，在路径上走过的蚂蚁会留下信息素，这些信息素可以吸引更多的蚂蚁前来走过这条路径。

基于以上原理，聚蚁算法分为两个阶段，即路径构建阶段和路径更新阶段。在路径构建阶段，蚂蚁根据其选择的概率选择路径，当蚂蚁到达终点时，会根据其路径选择结果更新信息素。在路径更新阶段，信息素会根据挥发率逐渐减少，并且会根据路径选择结果进行更新。

ACO的优点是具有很强的鲁棒性和适应性，能够有效地处理大规模、高维度的优化问题。同时，聚蚁算法也具有良好的局部搜索能力，能够在搜索过程中避免过早陷入局部最优解。因此，聚蚁算法被广泛应用于图像识别、数据挖掘、路径规划、资源优化等领域，并且产生了多种变种算法。

目前，关于聚蚁算法的研究有很多，一部分是研究聚蚁算法的变种算法，另一部分是研究聚蚁算法在不同场景下的应用。比如陈浩（2011）研究了强化学习在蚁群聚类算法中的应用，提出了一种基于强化学习的蚁群聚类算法，提高了蚁群聚类算法的聚类效果和稳定性［2］。

3 聚蚁算法的优势

聚蚁算法作为一种智能优化算法，可以应用于高职院校的资源优化问题，为产教融合提供支持。聚蚁算法具有以下优势，使其在高职院校产教融合中的应用具有潜力：

第一，聚蚁算法的全局搜索能力使其能够充分探索问题解空间，避免陷入局部最优解。蚂蚁群体并行搜索和信息素引导的机制，使得算法能够快速发现潜在的优化方案。在高职院校产教融合中，这种全局搜索能力可以应用于资源优化配置、课程安排和项目管理等方面，帮助找到最佳的方案。

第二，聚蚁算法具有自适应性。蚂蚁在搜索过程中通过正反馈机制和信息素的更新来调整行为策略。这使得算法能够根据问题的特性和环境的变化做出相应的调整。在高职院校产教融合中，各类资源和需求的变化较为频繁，聚蚁算法的自适应性能够更好地适应这种变化，并持续优化解决方案。

第三，聚蚁算法的分布式计算能力也是其优势之一。多个蚂蚁同时搜索和更新信息素，实现并行计算和分布式协作。大大提高了算法的计算效率和处理能力，尤其适用于解决大规模资源优化和复杂项目管理问题。在高职院校产教融合中，聚蚁算法的分布式计算能力可以加快决策过程，提高效率和质量［3］。

第四，聚蚁算法的易实现性和易解释性也为其广泛应用提供了便利。相对于其他复杂的优化算法，聚蚁算法的基本原理相对简单，不需要复杂的数学模型和参数调整。这使得非专业的研究人员或决策者能够更轻松地理解和应用聚蚁算法，将其应用于高职院校产教融合中的实际问题。

综上所述，聚蚁算法具有全局搜索能力、自适应性、分布式计算能力以及易实现和解释性的优势。在高职院校产教融合中，聚蚁算法的应用能够优化资源配置、改进人才培养模式和优化项目管理，为高职院校的发展和产教融合的深化提供支持和指导。值得注意的是，聚蚁算法的应用需要考虑实际情况和具体需求。在将其应用于高职院校产教融合中时，需要充分了解问题背景和目标，明确需要优化的指标和约束条件。同时，对算法的参数设置和调整也需要细致思考和实验验证。只有在合理的应用场景下，结合实际数据和实验结果，才能更好地展示聚蚁算法在高职院校产教融合中的潜力和优势。

4 聚蚁算法在产教融合中的应用

高职院校产教融合是当前教育改革的热点话题之一。为了更好地培养符合社会需求的应用型人才，高职院校与企业、行业间的合作变得越来越紧密。许多研究者和教育机构致力于探索产教融合的模式和策略，通过共同开展教学、科研和实践活动，促进教育与产业需求的紧密衔接。例如，清华大学与佛山市合作的佛山先进制造研究院2018年收到88份项目申请书，项目旨在促进高职院校与企业之间的合作，通过开展产学研一体化的教育模式，提高人才培养的质量和适应性。聚蚁算法可以应用于产教融合中的多个方面，例如人才培养模式的优化与改进、产教融合的项目管理和产教融合中的资源优化配置等。下面将分别介绍这些方面的应用［4］。

4.1 人才培养模式的优化与改进

在高职院校产教融合的背景下，人才培养模式的改进对于培养适应现代产业需求的应用型人才至关重要。聚蚁算法在人才培养方面的应用可以帮助高职院校更好地满足行业的需求，并培养具备创新能力和实践能力的学生。研究表明，传统的人才培养模式往往过于注重理论知识的灌输，缺乏实践环节和与产业的紧密联系。针对这一问题，一些研究者提出了终身学习的概念，强调学生在整个学习过程中不断适应和更新知识，培养持续学习的能力。聚蚁算法可以应用于终身学习的实践中，通过模拟蚂蚁的信息交流和路径选择行为，为学生提供个性化的学习路径和资源推荐。此外，个性化教育也是人才培养模式改进的重要方向之一。每个学生的学习能力和兴趣都存在差异，因此，根据学生的特点和需求进行个性化的教学设计是提高教学效果的关键。聚蚁算法的应用可以帮助高职院校构建学生个性化教育的模型，根据学生的学习表现和需求，调整教学内容和方式，提供更加精准和有效的教学。

在产教融合中，企业需要与高职院校合作，为自己提供更多的人才资源。然而，如何更好地匹配企业需求和学生能力是一个难题。聚蚁算法可以应用于人才匹配中，通过模拟蚂蚁群体的协作行为实现学生在实践环节的个性化培养和定制化学习路径的设计，也可以帮助企业更好地找到符合自己需求的人才。聚蚁算法可以将企业的需求和学生的能力抽象成一个图，其中节点表示企业或学生，边表示匹配关系。然后，可以使用聚蚁算法在这个图中找到最优的匹配方案。聚蚁算法可以根据信息素的浓度来选择匹配关系，从而找到最优的匹配方案。使用聚蚁算法可以更好地匹配企业需求和学生能力，从而提高了人才匹配的效率。［3］

4.2 产教融合项目管理的优化

在产教融合中，企业和高职院校需要合作完成一些项目。然而，如何更好地管理这些项目是一个难题，项目管理的高效与规范对于项目的顺利实施至关重要。聚蚁算法可以应用于产教融合项目管理中的进度控制、资源分配和决策优化等方面，帮助企业和高职院校更好地管理项目。具体来说，可以将项目的任务抽象成一个图，其中节点表示任务，边表示任务之间的依赖关系。然后，可以使用聚蚁算法在这个图中找到最优的任务分配方案。聚蚁算法可以根据信息素的浓度来选择任务分配方案，从而找到最优的任务分配方案。通过模拟蚂蚁在搜索过程中的信息素机制和协作行为，聚蚁算法能够实现项目资源的合理分配和任务的优化调度，实现对项目的动态调整，从而提高项目管理的效率和成果质量。［4］

4.3 产教融合中的资源优化配置

在高职院校的产教融合过程中，资源的合理配置对于提高教学效果和培养学生实践能力至关重要。聚蚁算法可以应用于资源优化配置和利用问题，如教师分配、设备调度等方面，以支持教学、科研和产业合作等方面的需求。通过模拟蚂蚁在搜索过程中的信息素机制，聚蚁算法能够找到最佳的资源配置方案，以提高资源利用效率和满足产业界的需求。［2］聚蚁算法通过模拟蚂蚁在寻找食物的过程中的行为和合作方式，可以帮助高职院校确定最优的资源分配方案，以最大程度地满足产教融合的需求和约束条件。蚂蚁在寻找食物的过程中，通过信息交流和路径选择，能够找到最短的路径，并有效利用资源。类似地，聚蚁算法可以应用于高职院校的资源优化问题，优化资源的利用效率，提高产教融合的执行效果。

资源优化应用中，聚蚁算法的关键在于设计适应性的信息素更新机制。信息素可以看作是蚂蚁之间进行信息交流的一种方式，它记录了蚂蚁在寻找食物过程中的路径选择情况。根据蚂蚁所经过的路径上的信息素浓度，其他蚂蚁可以根据信息素的指引选择路径。聚蚁算法通过更新信息素浓度，可以实现资源分配过程中的动态调整和优化。此外，蚂蚁之间的正反馈机制也是聚蚁算法的一个重要特征。当蚂蚁找到食物后，会释放信息素，增加该路径上的信息素浓度，吸引其他蚂蚁选择同样的路径。这种正反馈机制可以帮助高职院校更好地利用资源，将资源集中于最优路径上，提高资源利用效率。

5 聚蚁算法在产教融合中存在的问题

高职院校产教融合不仅关乎学生的综合素质教育，同时也牵涉到资金、师资、场地等多方面的资源配置问题。因此，如何优化资源配置，提高产教融合的效果，已成为高职院校发展的重要课题。聚蚁算法作为一种模拟蚂蚁的协作和分工行为的优化算法，能够有效解决资源分配最优化问题。但是，聚蚁算法在高职院校产教融合中的应用仍存在一些问题和挑战。

5.1 聚蚁算法的参数设置

聚蚁算法需要合理的参数设置来保证优化结果的准确性。在应用聚蚁算法进行资源优化时，需要合理设置算法的参数，如信息素挥发率、信息素释放量、启发式因子等。这些参数的选择将直接影响算法的收敛速度和寻优精度。因此，在实际应用中需要通过参数敏感性分析等方法，确定合适的参数取值，以获得最佳的资源配置策略［5］。

5.2 全局最优解的寻求方法

聚蚁算法在求解过程中容易陷入局部最优解而难以找到全局最优解。这是由于信息素更新和路径选择都是基于局部信息的，无法全局寻优。为了克服这一问题，可以采用多种启发式策略，引入随机性和增加信息素的初始值等策略。例如，引入随机性的做法包括随机选择启发式函数、随机初始化信息素值等。这样可以提高算法的探索能力，避免过早收敛到局部最优解。此外，结合其他优化算法如遗传算法、模拟退火算法等进行混合优化也是有效的方法，具体做法包括交替使用多个算法或将聚蚁算法作为其他算法优化的初始解。此外，在算法实现中建立多个起点和约束处理适当放宽等方法也是提高聚蚁算法全局搜索能力的有效途径。

5.3 产教融合资源配置的定制化

产教融合是一项具有复杂性而又高度个性化的任务，需要根据不同学校的情况进行定制化资源配置。在应用聚蚁算法进行资源优化时，需要对特定问题建立相应的数学模型，并考虑到资源的不断变换和实時调整的要求，设计合理的算法流程和实现方法。此外，产教融合专业人员和高职院校管理人员需紧密合作，共同商讨资源配置问题，并提供必要的数据支持和反馈，以确保算法方案的实用性和有效性。因此，为了充分发挥聚蚁算法的优势，需要在算法工程师、产教融合专业人员和高职院校管理人员之间建立紧密的合作机制，实现资源配置问题的一体化协同决策。

综上所述，聚蚁算法在高职院校产教融合资源优化方面具有较大潜力和优势。但实际应用中充分发挥其优势，则需要克服参数设置、局部最优解、多因素约束等问题，并根据实际情况进行算法的定制与调整。未来的研究和实践也需要更加多元化、组合化，以期取得更好的效果。

结语

本文探讨了聚蚁算法在中国高职院校产教融合中的应用。聚蚁算法可以应用于人才匹配、项目管理、资源优化配置等多个方面，帮助企业和高职院校更好地合作。聚蚁算法的优点是可以自适应地调整匹配方案或任务分配方案，从而更好地适应实际情况。因此，聚蚁算法有望成为高职院校产教融合中的一种新的优化方法和解决方案。然而，高职院校产教融合是一个复杂的系统工程，涉及多个因素和利益相关方的合作。未来仍需要进一步的研究和实践来完善算法的应用，并将其与其他理论和方法相结合，以推动高职院校产教融合的持续发展和创新。

参考文献：

［1］陈浩.基于强化学习的蚁群聚类研究及应用［D］.苏州大学，2011.

［2］郑东.基于联机模糊蚁群聚类的大数据分析研究［D］.湖南大学，2015.

［3］宫占华.基于蚁群聚类的信息检索系统研究［J］.山东科学，2008（03）：6467.

［4］牛永洁，张成.蚁群聚类在试卷分析中的应用研究［J］.计算机与数字工程，2012，40（04）：1214.

［5］薛景，陈长顺.改进的蚁群聚类在高职院校教学评价中的应用［J］.邢台职业技术学院学报，2014，31（05）：2225.

课题/项目：2022—2023年兰州职业技术学院院级科研项目：产教融合视域下高职学生职业核心素养培养对策研究——以兰州职业技术学院为例（项目编号：2022XY46）；甘肃省教育厅2023年高校教师创新基金项目课题，高职院校信息类专业第二课堂与学生思想政治教育工作融合的研究——以兰州地区职业院校为例（编号：2023B463）

作者简介：梁斌（1983— ），男，汉族，甘肃兰州人，硕士研究生，讲师，研究方向：数学与应用数学。