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摘 要
蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由 Marco Dorigo 于 1992 年
在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。这
种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征,本质上是进化算法中的一
种启发式全局优化算法。
通过对蚂蚁、蜜蜂和其他群居昆虫的观察和研究,人们逐步发展了群体智能的
概念。行为简单的个体聚合在一起就形成了具有某种智能的群体。群体所拥有的能
力超过了个体能力的总合,其原因就是群体间存在着“协同合作”。
蚁群算法作为一种新的启发式优化算法,虽然刚刚问世十几年,却引起相关领
域研究者的关注。蚁群算法具有较强的鲁棒性、通用性、快速性、全局优化性、并
行搜索等优点。蚁群算法作为群智能的典型实现案例,通过模拟生物寻优能力解决
问题,收到学术界的广泛关注。
关键词:人工智能、群智能、蚁群算法
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87262752/bg2.jpg)
ABSTRACT
The ant colony algorithm is a probabilistic algorithm used to find optimization paths. It
was presented by Marco Dorigo in his doctoral dissertation in 1992 and was inspired by the
behavior of ants in finding pathways in their search for food. This algorithm has the
characteristics of distribution calculation, positive information feedback and heuristic
search, and is essentially a heuristic global optimization algorithm in evolutionary
algorithms.
Through the observation and study of ants, bees and other social insects, the concept of
swarm intelligence has gradually been developed. Individuals with simple behavior come
together to form groups with some kind of intelligence. The reason why groups have more
abilities than the sum of individual abilities is that there is "synergy" between groups.
As a new heuristic optimization algorithm, ant colony algorithm has only been available for
more than ten years, but it has attracted the attention of researchers in related fields. The ant
colony algorithm has the advantages of strong robustness, versatility, rapidity, global
optimization, and parallel search. As a typical implementation case of swarm intelligence,
ant colony algorithm has received widespread attention from academia by simulating
biological optimization ability to solve problems
.Key words: Artificial intelligence, swarm intelligence, ant colony algorithm
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87262752/bg3.jpg)
目录
1 绪论 .......................................................1
1.1 引言............................................................1
1.2 蚁群算法的起源..................................................2
2 算法设计 ...................................................3
2.1 蚁群优化算法的原理 ..............................................3
2.2 蚁群算法的模型 ..................................................5
2.3 蚁群算法的框架 ..................................................6
2.4 蚁群算法存在的优缺点 ............................................6
2.4.1 蚁群算法的优点:...........................................6
2.4.2 蚁群算法的缺点:...........................................7
3 算法改进 ...................................................9
3.1 具有随机扰动特征的蚁群算法 ......................................9
3.2 自适应调整信息素的群算法 .......................................10
3.3 混合蚁群算法 ...................................................10
4 算法的连续优化 ............................................12
4.1 无约束非线性最优化问题 .........................................12
4.2 连续优化问题的蚁群算法 .........................................12
4.3 连续优化问题的蚁群算法研究现状 .................................15
4.4 小结 ...........................................................17
4 蚁群算法应用 ..............................................18
4.1 TSP 问题 .......................................................18
4.2 QAP 问题 .......................................................18
4.3 Jobshop 调度问题 ...............................................18
4.4 JSP 问题 .......................................................19
4.4 大规模集成电路综合布线问题 .....................................19
4.5 电信网络路由问题...............................................19
4.6 小结 ...........................................................20
5 总结 ......................................................21
5.1 总结 ...........................................................21
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87262752/bg4.jpg)
1
1 绪论
1.1 引言
现在人们把由群体行为所表现出来的智能称为群智能(Swarm Imtellince)。
“群智能是一种由无智能或简单智能的个体通过任何形式的聚集协同而表现出的智
能行为。”是指在没有集中控制且不提供全局模型的前提下,一组相互之间可以进
行直接通信或者间接通信的主体对复杂的分布式进行求解的计算技术。同时,群智
能也可以被认为是一种基于生物群体行为的规律的计算技术,它受社会昆虫,例如:
蚂蚁、蜜蜂和群居脊椎动物,例如:鸟群、鱼群等的启发,用以解决分布式问题。
这种自然系统解决问题的能力要优于彼此分离的个体所组成的系统。群居昆虫(动
物)以集体的力量,进行觅食、御敌的能力。
蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,简称 ACO)是群智能研究的一个分
支,是对蚂蚁群食物采集过程额模拟,已成功应用于多种优化问题。如:TSP 问题求
解、机器人的路径规划、Ad Hoc 网络路由、并行设计任务调度等。
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