蟻群算法的改進(jìn)及其在車輛路徑問題中的應(yīng)用.pdf

1、優(yōu)化技術(shù)是一種以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，用于求解各種工程問題優(yōu)化解的應(yīng)用技術(shù)。作為一個重要的科學(xué)分支，它一直受到人們的廣泛重視，并在工業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域得到迅速推廣和應(yīng)用。鑒于實(shí)際工程優(yōu)化問題的復(fù)雜性、約束性、非線性、建模困難等特點(diǎn)，尋求一種適于大規(guī)模并行且具有智能特性的優(yōu)化算法己成為有關(guān)學(xué)科的一個主要研究目標(biāo)和引人注目的研究方向。 20世紀(jì)80年代以來，通過模擬或揭示某些自然現(xiàn)象而產(chǎn)生了一些新穎的啟發(fā)式智能算法，如遺傳算法，模擬退火算法、

2、禁忌搜索算法，蟻群算法等。這些算法獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和機(jī)制，引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛重視并掀起了全局優(yōu)化領(lǐng)域的研究熱潮，尤其是近十多來發(fā)展起來的蟻群算法。 蟻群算法(Ant Colony Optimization，簡稱ACO)是意大利學(xué)者M(jìn).Dorigo等人通過模擬蟻群覓食行為提出的一種基于種群的模擬進(jìn)化算法。蟻群算法采用分布式并行計算機(jī)制，易與其他方法結(jié)合，具有較強(qiáng)的魯棒性等特點(diǎn)。因此，蟻群算法的研究無論是理論上還是應(yīng)用上，都有較高的價

3、值。 本文主要研究了蟻群算法的改進(jìn)及應(yīng)用，主要研究內(nèi)容如下： (1)分析基本蟻群算法的原理與模型，實(shí)現(xiàn)步驟，算法特點(diǎn)，通過實(shí)驗(yàn)分析了基本蟻群算法中幾個關(guān)鍵參數(shù)的選擇。 (2)針對基本蟻群算法收斂速度慢和易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn)，提出一種改進(jìn)的蟻群算法。該改進(jìn)算法借鑒最大最小蟻群算法中利用限制信息素范圍的思想，這樣可以抑制由于最短路徑和最長路徑信息量差距加劇而引起的停滯現(xiàn)象，同時引入局部信息素更新及局部搜索策略，有效抑