在详细介绍基于云模型理论的蚁群算法改进研究之前，我们需要先了解蚁群算法的基本原理。蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁寻找食物路径行为的启发式算法，由欧洲学者Dorigo Marco提出。该算法特别适合解决类似于旅行商问题（TSP）等优化问题。蚁群算法采用分布式并行计算机制，具有较强的鲁棒性，能够容易地与其他优化方法结合。然而，它的一个主要缺点是容易陷入局部最优解，导致寻找全局最优解的能力受限。
接下来，我们有必要认识云模型理论。云模型是一种实现定性概念与定量数值之间转换的工具。它能够将一个定性概念模糊的表达转化为一系列定量的数值，从而能够在具体问题中使用。云模型包括数学期望、熵和超熵三个参数，可以描述定性概念的不确定性和随机性。
在蚁群算法中，信息素是蚂蚁之间用于交流寻路信息的重要介质。蚂蚁在搜索过程中会在路径上留下信息素，其他蚂蚁根据信息素浓度决定自己的移动方向，从而实现个体间的通信和问题空间的搜索。
现在，我们可以进一步探讨如何将云模型理论应用到蚁群算法中，以提高算法避免局部最优的能力。作者在文章中介绍了云模型理论，并基于云模型提出了一种新的策略，即利用云模型来改进蚁群算法，限制其陷入局部最优解。通过这种改进，蚁群算法在寻找全局最优解时能更加有效。
具体的方法包括了采用升半正态云规则进行控制，并通过实验中选取了500个云滴来模拟算法的运行。在实验部分，作者应用了改进后的蚁群算法与未改进的蚁群算法对著名的CHC144TSP问题进行求解。仿真计算结果证明了利用云模型改进蚁群算法的有效性和可行性。
关键词部分给出了云模型理论、蚁群算法、信息素和定性关联规则，这些关键词是理解和掌握文章内容的关键。在中图分类号中，TP18和TP273分别指代人工智能和自动控制理论，说明了文章涉及领域的广度。文献标识码A以及文章编号也是文章出版信息的一部分，对于文献检索和引用提供了重要信息。
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综合以上内容，本文介绍的基于云模型理论的蚁群算法改进研究，不仅丰富了蚁群算法的理论基础，还提供了实际应用中解决优化问题的有效方法。通过将云模型理论与蚁群算法的结合，不仅提高了算法避免局部最优的能力，还增强了其在解决实际问题时的鲁棒性和适应性。这项研究为后续相关领域的研究者提供了宝贵的理论和实践参考。
