蟻群優(yōu)化算法的改進及其在TSP中的應(yīng)用.pdf

1、社會性動物的群體活動往往能產(chǎn)生驚人的自組織行為，如個體行為顯得盲目的螞蟻在組成蟻群后能夠發(fā)現(xiàn)從蟻巢到食物源的最短路徑。受其啟發(fā)，意大利學(xué)者M.Dorigo等人在1991年通過模擬蟻群覓食行為提出了一種基于種群的模擬進化算法——蟻群算法。該算法的提出引起了學(xué)者們的極大關(guān)注，在過去短短十多年的時間里，已在組合優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)路由、函數(shù)優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘、機器人路徑規(guī)劃等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用，并取得了較好的效果。
　　 本文圍繞蟻群算法的改進及

2、其在TSP中的應(yīng)用，就如何加快算法的收斂速度、抑制算法的停滯現(xiàn)象以及在TSP中的應(yīng)用進行了深入的研究。文章的主要研究成果如下：1）提出了動態(tài)調(diào)整路徑選擇的蟻群優(yōu)化算法。利用對比度增強的路徑選擇規(guī)則以加強其全局搜索能力，選擇規(guī)則加強了對反饋信息的利用；同時通過信息熵來動態(tài)的控制對比度增強的方向，避免算法停滯的同時加快了算法的收斂速度；2）提出了帶免疫變異的蟻群優(yōu)化算法。該算法結(jié)合免疫算法和蟻群優(yōu)化算法的優(yōu)點，在搜索解的過程中對概率選擇規(guī)則