蚁群算法优化策略综述
蚁群算法及其连续优化算法初析
蚁群算法及其连续优化算法初析蚁群算法是近二十年来提出的一种新的进化计算方法。
它来源于蚂蚁群体的自然行为，是基于分布式的智能体行为的模拟。
蚁群算法是一种有效的优化算法，有较强的针对难度和复杂性相对较高的优化问题的能力。
它模拟了自然界的蚂蚁群体在通过一个自然环境的过程，探索不同的路径到达最终的目标，并在多次探索中改进最优路径。
本文旨在介绍蚁群算法及其连续优化算法，首先介绍蚁群算法的基本原理，其次介绍蚁群算法的典型应用，然后介绍蚁群算法的连续优化算法，最后对蚁群算法的连续优化算法进行分析和总结。
一、蚁群算法基本原理蚁群算法是一种基于自然行为的多智能体优化算法，它以蚂蚁群体在自然环境中迁徙的路径搜索行作为分布式解决方案优化问题的模型。
蚁群算法中，多只虚拟蚂蚁在函数空间中根据启发式搜索规则移动，并通过沿着有利于优化结果的路径累积经验值来搜索最优解。
当蚂蚁到达目标位置时，以其获得的经验值作为最终的结果来衡量其成功率，这个经验值反映了蚂蚁在搜索过程中的工作能力。
由于蚂蚁只能在实际的解决问题的过程中即时调整路径的方式，没有可以将问题的确定性解决方案视为一个整体，因此蚁群算法实现较强的问题适应力，尤其是在解决复杂性和难度较高的优化问题时，其有效性更为突出。
二、蚁群算法的典型应用蚁群算法通常被用于解决各类优化问题，例如旅行商问题（TSP）、最大团和克罗内克问题（KCLP）、粒子群算法（PSO）、元胞自动机（CA）、模拟退火（SA）、优化网络法（AN）和遗传算法（GA）等。
例如，解决TSP问题时，蚁群算法可以结合最近邻搜索和模拟退火算法，以及反向搜索等技术，对问题中计算最优路径产生良好的优化结果。
克罗内克问题（KCLP）是一类无约束优化问题，常用于企业中的机器定位、排序等任务的优化设计，其优化的重要性显而易见。
因此，蚁群算法也可用于解决KCLP问题，对复杂的KCLP问题产生有效的优化结果。
三、蚁群算法的连续优化算法蚁群算法的连续优化算法通常使用多智能体进化技术，将解决问题的启发式搜索转化为一种连续优化算法。
【优秀作业】蚁群优化算法
【优秀作业】蚁群优化算法蚁群优化算法一．概述生物学家发现，自然界中的蚁群觅食是一种群体性行为，并非单只蚂蚁自行寻找食物源。
蚂蚁在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。
信息素浓度的大小表征到食物源路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短。
通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径，并释放一定量的信息素，以增强该条路径上的信息素浓度，这样会形成一个正反馈。
最终，蚂蚁能够找到一条从巢穴到食物源的最佳路径，即最短距离。
值得一提的是，生物学家同时发现，路径上的信息素浓度会随着时间的推进而逐渐衰减。
20世纪90年代初，意大利学者M.Dorigo等人提出了模拟自然界蚂蚁群体觅食行为的蚁群算法。
其基本思想是：用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解，整个蚂蚁群体的所有路径构成待优化问题的解空间。
路径较短的蚂蚁释放的信息素量较多，随着时间的推进，较短的路径上积累的信息素浓度逐渐增高，选择该路径上的蚂蚁个数也越来越多。
最终，整个蚂蚁会在正反馈的作用下集中到最佳的路径上，此时对应的便是待优化问题的最优解。
二．蚁群算法解决TSP问题1. 算法原理M.Dorigo等人最早将蚁群算法用于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），并取得了较好的实验结果。
设整个蚂蚁群体中蚂蚁的数量为，城市的数量为，城市与城市之间的距离为，时刻城市与城市连接路径上的信息素浓度为。
初始时刻，各个城市间连接路径上的信息素浓度相同，不妨设。
蚂蚁根据各个城市间连接路径上的信息素浓度决定下一个访问城市，设表示时刻蚂蚁从城市转移到城市的转移概率，其公式为：其中：为启发函数，表示蚂蚁从城市转移到城市的期望程度；为蚂蚁待访问城市的集合，开始时，中有个元素，即包括除了蚂蚁出发城市的所有其它城市，随着时间的推进，中的元素不断减少，直至为空，即表示所有的城市均访问完毕；为信息素重要程度因子，其值越大，表示信息素的浓度在转移中起的作用越大；为启发函数重要程度因子，其值越大，表示启发函数在转移中的作用越大，即蚂蚁会以较大的概率转移到距离短的城市。
基于蚁群算法的网络优化研究
基于蚁群算法的网络优化研究摘要：网络优化是现代计算机科学领域的一个重要研究方向。
为了提高网络的效率和性能，人们一直在寻找新的优化算法。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，已经被成功应用于网络优化问题。
本文将介绍基于蚁群算法的网络优化研究，并讨论其应用领域、优势和挑战。
1. 引言网络优化是指通过改进网络拓扑结构、提高网络性能和有效利用网络资源来优化网络的过程。
随着物联网、云计算和大数据等技术的快速发展，网络优化变得越来越重要。
传统的网络优化方法通常具有局限性，无法在复杂的网络环境中获得最优解。
因此，人们开始探索新的优化算法来解决这些问题。
2. 蚁群算法的基本原理蚁群算法是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。
蚂蚁在搜索食物的过程中，会留下信息素，用于引导其他蚂蚁找到路径。
蚁群算法的基本原理是通过模拟这种信息交流和信息素留下的方式来搜索优化解。
蚁群算法具有分布式、自适应和并行的特点，可以应用于解决多种复杂的问题。
3. 蚁群算法在网络优化中的应用蚁群算法已经被广泛应用于网络优化问题，包括路由优化、链路优化、拓扑优化等。
在路由优化方面，蚁群算法可以帮助网络中的数据包选择最短路径，从而提高网络的传输效率。
在链路优化方面，蚁群算法可以优化网络中的链路负载均衡，避免某些链路过载而影响网络性能。
在拓扑优化方面，蚁群算法可以改进网络的拓扑结构，以适应不断变化的网络环境。
4. 蚁群算法在网络优化中的优势相比传统的优化算法，蚁群算法具有以下优势：首先，蚁群算法是一种自适应的算法，能够根据环境的变化调整搜索策略。
其次，蚁群算法是一种分布式算法，能够同时搜索多个解，从而更有可能找到全局最优解。
此外，蚁群算法具有较强的鲁棒性和适应性，即使在网络中存在噪声和随机干扰的情况下，仍能保持较好的性能。
5. 蚁群算法在网络优化中的挑战尽管蚁群算法在网络优化中取得了一些成功，但仍面临一些挑战。
首先，蚁群算法的搜索过程需要大量的计算资源和时间。
蚁群优化算法应用研究概述
蚁群优化算法应用研究概述随着科学技术的飞速发展，蚁群优化算法已经成为一种非常流行的应用在多个领域的优化技术。
蚁群优化算法是一种基于自然蚁群行为规律的优化算法，它使用一群虚拟的蚂蚁，根据蚁群的潜伏规律，通过不断的学习来实现全局和局部最优解的搜索。
蚁群优化算法通过借鉴蚂蚁的社会群体搜索行为，进行计算机模拟的多目标优化问题，以求得可行的最优解。
它具有计算简单、收敛快等显著优点，已经被广泛应用于多个领域，如虚拟路网网络拓扑优化、避免碰撞飞行路径规划、卫星轨道规划、天线设计、电路布线优化、机器人移动路径优化等。
蚁群优化算法是一种基于模拟自然蚁群搜索行为的优化技术，它主要包括以下步骤：首先，在空间中放置一群虚拟的蚂蚁，每只蚂蚁都有自己的位置和方向；其次，设计信息素挥发率、路径启发因子和路径旅行因子等其他参数；第三，每只蚂蚁在改变自己的位置和方向时，根据环境信息参数激活蚂蚁的社会行为模型；最后，为了使得搜索准确无误，采用最优解的递减更新算法，调整蚁群的参数，以达到最优化的目的。
蚁群优化算法在科学研究中已经被广泛应用，它能高效地解决复杂的多目标优化问题，如受限的检验任务优化、飞行路径规划、电路布置、汇聚优化等等。
在虚拟路网网络拓扑优化中，蚁群优化算法能有效解决网络节点数量和最短路径距离优化问题，有效抑制网络拓扑中回路及环路产生；在天线设计中，蚁群可以用来优化天线参数，如形状、尺寸及极化方向，以优化天线的发射和接收性能；在机器人移动路径优化中，蚂蚁群可以用来模拟机器人移动的路径，从而实现机器人移动路径的优化。
此外，蚁群优化算法还有很多其他的应用领域，它能帮助人们快速而有效地解决复杂的优化问题，在工业认证、人工智能、机器视觉、搜索引擎、智能控制、模式识别、生物信息处理、多媒体信息处理等领域有着广泛的应用。
研究者们也在不断改进蚁群优化算法，以更好的利用蚁群智能，解决复杂的优化问题。
总之，蚁群优化算法是一种广泛应用的多目标优化技术。
基于信息素的蚁群算法优化及其应用研究
基于信息素的蚁群算法优化及其应用研究随着计算机和通信技术的发展，越来越多的优化问题需要解决，而这些问题可以从生物学的角度来考虑，使用信息素作为优化的依据。
其中，蚁群算法是一种比较流行的优化算法之一。
蚁群算法模拟了蚂蚁的觅食行为，将蚂蚁的移动和信息素的沉淀结合在一起，从而达到优化的目的。
一、蚁群算法的基本原理蚁群算法的基本原理是基于蚂蚁寻找食物的行为，这种行为可以描述为“正反馈”的过程。
当一只蚂蚁发现了一些食物后，它会沿着一条路径返回蚁巢，同时释放出信息素，这个信息素会吸引其它蚂蚁。
当这些蚂蚁沿着这条路径前行的时候，它们也会释放信息素，从而增加这条路径上信息素的浓度，吸引更多蚂蚁前来。
这样的过程会不断重复，当一条路径上的信息素浓度超过一定的阈值时，这条路径就会成为一个“正选”路径，更多的蚂蚁将会选择这条路径。
但是，由于信息素会随着时间的推移而挥发，这条路径的信息素浓度也会逐渐减少。
当信息素浓度低于一定的阈值时，这条路径就会转化为“反选”路径，蚂蚁就不会再选择这条路径。
二、蚁群算法的优化过程蚁群算法的优化过程可以分为三个主要的步骤：初始化、信息素更新和路径选择。
（1）初始化在初始化阶段，需要设置蚁群的参数，包括蚂蚁数量、信息素浓度、启发因子等。
同时，需要生成一个初始的解的集合，称之为“蚁巢”。
（2）信息素更新在信息素更新阶段，需要根据前一阶段的蚂蚁行为更新信息素的浓度。
具体来说，每只蚂蚁都会根据某种启发式规则来选择移动的方向，然后更新信息素浓度。
对于一条路径上信息素的增加或减少程度，可以根据公式进行计算。
（3）路径选择在路径选择阶段，每只蚂蚁都会根据现有的信息素浓度和启发因子选择移动的方向。
具体来说，每只蚂蚁会根据以下公式选择路径：$$P_{i,j}=\frac{[\tau_{i,j}^\alpha\times\eta_{i,j}^\beta]}{\sum_{k\inV_i}[\tau_{i,k}^\alpha\times\eta_{i,k}^\beta]}$$其中，$P_{i,j}$表示从节点$i$到节点$j$的转移概率，$\tau_{i,j}$表示节点$i$到节点$j$的信息素浓度，$\eta_{i,j}$表示节点$i$到节点$j$的启发式因子，$\alpha$和$\beta$表示信息素浓度和启发式因子的相对重要程度，$V_i$表示节点$i$的可达节点集合。
蚁群算法文献综述
1. 前言
蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO），它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文“Ant system: optimization by a colony of cooperating agents”中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。其机理是:生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为.当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度.蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点.蚁群算法最早应用于旅行商问题（Travelling Salesman Problem）简称TSP问题，后来陆续渗透到其他领域，在很多领域已经获得了成功的应用，其中最成功的是在组合优化问题中的应用。组合优化问题分为两类：一类是静态组合优化问题，其典型代表有TSP，车间调度问题；另一类是动态组合优化问题，例如网络路由问题。本次毕业论文主要聚焦于静态组合优化问题。
蚂蚁在选择路径时，那些有更多蚂蚁曾经选择过的路径（也就是具有更高信息素密度的路径），被再次选中的可能性最大。
当ｔ＝０时，没有信息素，有３０只蚂蚁分别在Ｂ和Ｄ。蚂蚁走哪条道路是完全随机的。因此，在每个点上蚂蚁将有１５只经过Ｈ，另外１５只经过Ｃ。
当ｔ＝１时有３０只蚂蚁从Ａ到Ｂ，它们发现指向Ｈ道路上的信息素密度是１５，是由从Ｂ出发的蚂蚁留下的；指向Ｃ道路上的信息素密度是３０，其中１５是由Ｂ出发蚂蚁留下，另外１５是从Ｄ出发经过Ｃ已经到达Ｂ的蚂蚁留下。因此，选择经过Ｃ到Ｄ的可能性就更大，从Ｅ出发到Ｄ的３０只蚂蚁也面临着同样的选择，由此产生一个正反馈过程，选择经过Ｃ的蚂蚁越来越多，直到所有的蚂蚁都选择这条较近的道路。图1是著名的双桥实验的简化描述。
蚁群算法在优化问题中的应用
蚁群算法在优化问题中的应用蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚁群寻找食物的行为，应用于求解优化问题的自适应启发式算法。
自1990年首次提出以来，蚁群算法已经被广泛应用于诸如旅行商问题、调度问题、路径规划等各种优化问题中。
本文将面对蚁群算法的原理、模型和应用于实际问题中的案例进行探讨。
1. 原理蚁群算法的实现依赖于大量蚂蚁的协同合作。
蚂蚁之间能够通过一种称为信息素的化学物质相互通信，这种物质主要起到标记路径的作用。
当蚂蚁在探索路径时，如果某一路径上的信息素浓度较高，它们就会倾向于选择该路径，并在其上释放更多的信息素，使得这条路径更易于被其他蚂蚁选择。
随着时间的推移，信息素会逐渐蒸发，低浓度的信息素会消失。
这样，优良的路径将得到更多的标记，成为更有吸引力的路径，代表更优的解决方案。
2. 模型蚁群算法的模型包含三个部分：蚂蚁的移动行为、信息素更新策略和路径规划策略。
蚂蚁的移动行为：每个蚂蚁在搜索过程中，会按照一定的规则进行移动。
首先，在搜索过程中每只蚂蚁都具有一个起点和一个终点。
然后，每只蚂蚁根据概率选取下一步移动的目标位置，概率由信息素浓度和路径长度等因素影响。
最后，蚂蚁到达终点之后会根据距离和所经历的路径浓度计算出路径的适应度，再将该适应度反馈给整个蚁群。
信息素更新策略：当蚂蚁经过一段路径时，它会在路径上留下一些信息素。
这些信息素的浓度将影响其他蚂蚁在下一轮搜索时选择路径的概率。
为了使搜索过程更加高效，这些信息素的浓度应该根据一定的规则进行更新。
在蚁群算法中，有两种更新策略：全局更新和局部更新。
全局更新指，当所有蚂蚁完成一次迭代之后根据已经获得的适应度来更新信息素。
局部更新指，当某只蚂蚁在搜索过程中经过某条路径时，会根据该蚂蚁在该路径上的适应度更新信息素浓度。
这两种更新策略可以结合在一起，使蚁群算法更为高效。
路径规划策略：在路径规划策略中，蚁群算法通常有两种模式：最短路径模式和最优路径模式。
蚁群优化算法技术介绍
目录
• 蚁群优化算法概述 • 蚁群优化算法的基本原理 • 蚁群优化算法的实现过程 • 蚁群优化算法的改进与优化 • 蚁群优化算法的案例分析
01 蚁群优化算法概述
定义与原理
定义
蚁群优化算法是一种模拟自然界 中蚂蚁觅食行为的仿生优化算法 。
原理
通过模拟蚂蚁的信息素传递过程 ，利用正反馈机制寻找最优解。
算法特点
分布式计算
蚁群算法中的蚂蚁可以并行地搜索解空间，提高了算法的搜索效 率。
鲁棒性
对初始解和参数选择不敏感，能在多变的搜索空间中寻找到最优 解。
易于实现
算法实现简单，可扩展性强，适用于解决复杂优化问题。
应用领域
路径规划
任务调度
用于解决车辆路径规划、 物流配送等问题。
应用于多核处理器任务 调度、云计算资源分配
蚂蚁的移动规则
随机选择
蚂蚁在移动时，会根据当前位置和目标位置之间的路径上信息素浓度随机选择 下一个移动的节点。
避免重复
为了避免重复访问同一个节点，蚂蚁会根据一定的概率选择新的节点，这个概 率与路径上的信息素浓度成正比。
蚂蚁之间的协作机制
共享信息
蚂蚁通过释放和感知信息素来共享彼此的路径信息和状态，从而在群体中形成一 种协作效应。
网络路由问题求解
总结词
蚁群优化算法在网络路由问题求解中具有较好的应用 效果，能够优化网络路由和提高网络性能。
详细描述
网络路由问题是一个重要的网络通信问题，旨在根据 网络拓扑结构和通信需求，选择最优的路由路径和转 发策略，以实现数据包的可靠传输和网络性能的提升 。蚁群优化算法通过模拟蚂蚁的行为，利用信息素传 递机制来指导搜索过程，能够有效地解决网络路由问 题，优化网络路由和提高网络性能。
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蚁群算 法优化策略综述
孙 骞 张 进 王 宇 翔
（ 西北 大 学现 代教 育技 术 中心 陕 西西安 ７ １ ０ ０ ６ ９ ）
【 摘 要 】 对于求解 Ｔ Ｓ Ｐ问题 ， 新型的启发式算法——蚁群算法 ， 是成功解决此类问题核心的算法之一。 本文简要介
Ｓｕ ｎ Ｑｉ ａ ｎ Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ Ｊ ｉ ｎ Ｗａ ｎ ｇ Ｙ ｕ － ｘ ｉ ａ ｎ ｇ
（ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｍ ｐ ｏ ｒ ａ ｒ ｙＥ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙＣ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｏ ｆ Ｎ ｏ ｒ ｔ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ Ｓ ｈ ａ ｎ ｘ ｉ Ｘ ｉ ’ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ６ ９ ）
【Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ １ Ａ ｓ ａ Ｒ ｅ ｗ ａ ｎ ｔ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｈ ｅ ｕ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｅ ｎ ｓ ｕ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ ｆ ｕ ｌ ｌ ｙ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ Ｔ Ｓ Ｐ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｓ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｂ ｒ ｉ ｅ ｆ ｌ ｙ ｄ ｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｂ ｅ ｓ ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
局部 最优解 的搜索 ， 难 以 实现广 度搜 索 。 因此 ， 在 标 准算
法基 础上 出现 了优 化算 法 ， 这 些 优化 算法 主 体通 过对 于 信 息 素 的调节 ， 防止 过早 收敛 问题 。在优 化 算法 中核 心
在 于平 衡 广度 搜索 与 深度 搜索 ，保 证 算法 的执 行 效率 、 有 效性 。 本 文通 过对 目前 常 见的蚁 群优 化算 法进 行综 合 分析 与 比较 ，较 为 清 晰的 梳理 出 常见 优化 算 法 的特点 ．
蚁 群优 化算 法 已应 用 于许 多组 合 优化 问题 ， 例如 二
２ ． １蚁群系统算法
蚁群系统算法 （ ＡＣＳ ） 是对蚁群算法 （ ＡＣ） 的改进 ， 这 些 改进 包 括 ： 蚂 蚁选 择 的状 态转 移 规 则 ； 全 局最 优 更
次 分 配问题 ， 还有 很 多实 变量 动力 学 问题 、 随机 问题 、 多
绍了几种启发式算法并引出蚁群算法 ， 并对蚁群算法基本原理 、 常用算法进行了深入的研究 ， 并介绍 了一种新 的优
化 策略 。 【 关键词 】 Ｔ Ｓ Ｐ问题 ； 蚁群 算法 ； 优 化策 略
Ａ ｎ ｔ Ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ Ｒ ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ
ｈ ｅ ｕ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ａ ｎ ｄ ｌ ｅ ａ ｄ ｓ ａ ｎ ｔ ｏｌ ｃ ｏ ｎ ｙ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ｓ ｏ ｆ ａ ｎ ｔ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ｃ ｏ ｍｍｏ ｎ ｌ ｙ ｕ ｓ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ｉ ｎ — ｄ ｅ ｐ ｔ ｈ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ， ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ａ Ｆ ｌ ｅ ｗ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ．
目标并 行 的实 现等 方 面 ． 但在 实 际算 法 中需 要避 免 的一 个 问题 是 过早 收敛 的 问题 ， 算 法 在执 行 中很快 陷 入到 了
新 规则 仅运 用 于属 于最 优解 路径 上 的信 息 素 ； 对 所有 的
路 径 的信 息 量 进 行 局 部 更 新 规 则 （ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ Ｕ ｐ ｄ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ
Ｒ ｕ ｌ ｅ ） 。在 Ａ ＣＳ中 ， 全 局 更新 只是 运用 在 每 一 次循 环 中 走 最优 解路 径 的蚂 蚁 ， 而 不再 运用 与所有 的蚂 蚁 。在所 有 的蚂 蚁搜 完成 了一 次循 环后 ， 全局 更 新才会 执 行 。
【Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ】 ｔ ｓ ｐ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ； ａ ｎ ｔ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ； ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ
１ 引言
蚁 群算 法 源于 １ ９ ９ ２年 一篇 博 士论 文提 出的模 拟蚂 蚁 寻找 食物 所选 路 径 的概率 型 找寻最 优 解 的方 案 ． 这种 算 法本 质是 基 于一 定规 则 的随 机运行 来 寻 找最优 方 案 ， 模 仿蚂 蚁 寻找 和搬 运食 物 时释 放信 息素 的 机理 ， 不断优 化 行 走路 线 ， 在 算 法实 现 中执 行 时 间越 长 ． 所 获 得 的路
径 就越 可 能接 近最 优路径 。
有助 于在 解决 实 际问题 中选 择合 适方 法 以及 算法 优化 。
２ 常见蚁群算法的优化算法
标 准蚁 群 算 法存 在 收敛 慢 、 易停 滞 、 运 算 时 间 长 等
缺陷 ， 后 续 对 其做 了一 系 列 的改 进 ， 以解决 该 算 法 存 在 的问题 ． 产 生 了许 多改 进 型算 法 。下 面将 介绍 三 种最 典 型 的 改 进算 法 ： 蚁群系统算法 （ ＡＣ Ｓ ） 、 最 大 最 小 蚁 群 系 统算 法 （ ＭＭＡＳ ） 、 具有 变异 特征 的蚁 群 算法 。