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基于 MATLAB 的蚁群算法解决旅行商问题

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摘要：旅行商问题的传统求解方法是遗传算法，但此算法收敛速度慢，并

不能获得问题的最优化解。蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出

的一种智能优化算法，通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策

略，给出基于 MATLAB 的蚁群算法在旅行商问题中的应用，对问题求解进行局

部优化。经过计算机仿真结果表明，这种蚁群算法对求解旅行商问题有较好的改

进效果。

关键词：蚁群算法；旅行商问题；MATLAB；优化

abstract: The traditional method for solving the traveling salesman problem is a

genetic algorithm, but this algorithm converges slowly, and can not get the optimal

resolve. Ant colony algorithm is affected by acts of nature inspired ants search of food

presented an intelligent optimization algorithm, ant foraging process by introducing

the pheromone-based shortest path search strategy, ant colony algorithm based on

MATLAB is given in the travel business problems in the application of problem

solving local optimization. Through computer simulation results show that the ant

colony algorithm for solving the traveling salesman problem better improvement

results.

一、意义和目标

旅行商问题是物流领域中的典型问题，它的求解具有十分重要的理论和现实

意义。采用一定的物流配送方式，可以大大节省人力物力，完善整个物流系统。

已被广泛采用的遗传算法是旅行商问题的传统求解方法，但遗传算法收敛速

度慢，具有一定的缺陷。本文采用蚁群算法，充分利用蚁群算法的智能性，求解

旅行商问题，并进行实例仿真。进行仿真计算的目标是，该算法能够获得旅行商

问题的优化结果，平均距离和最短距离。

二、国内外研究现状

仿生学出现于 20 世纪 50 年代中期，人们从生物进化机理中受到启发，提出

了遗传算法、进化规划、进化策略等许多用以解决复杂优化问题的新方法。这些

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