一种改进蚂蚁算法的MATLAB仿真.pdf

蚂蚁算法是一种用于解决优化问题的模拟进化算法，也称为蚁群算法，其灵感来源于蚂蚁寻找食物过程中所表现出的群体智能行为。基本蚂蚁算法由Dorigo提出，并在解决组合优化问题上取得了理想的成果，例如旅行商问题（TSP）和二次分配问题（QAP）。它之所以受到关注，是因为其具有很强的鲁棒性、分布式的计算机制以及容易与其他算法结合的特点。 然而，基本蚂蚁算法存在计算复杂性高和易于陷入局部最优解的缺陷。针对这些问题，文中提出了一种基于信息熵的自适应改进蚂蚁算法。信息熵被用来度量蚂蚁系统的复杂性，以此作为基础来调节算法中的系数，使算法可以实现自适应。所谓信息熵，是指系统状态不确定性的一种度量，它可以帮助指导搜索过程，避免过早地收敛于局部最优解，提高算法的全局搜索能力。 MATLAB是一种强大的数值计算和编程平台，广泛应用于控制理论、信号处理、生物医学工程等领域。MATLAB提供了丰富的函数库和工具箱，方便用户开发各类应用程序。在研究和工程实践中，MATLAB已成为控制理论研究人员的重要工具。 基本蚂蚁算法在解决离散组合优化问题上有其经典应用，例如旅行商问题、车间调度问题等，它们通过相对简单的算法改动便能在多个场景下应用。近年来，蚂蚁算法在连续问题求解上的应用范围也在不断扩展，像工程设计、线性系统优化、非线性规划问题等领域都出现了蚂蚁算法的身影。 为改进蚂蚁算法的性能，学者们提出了多种改进版本。例如，最大-最小蚂蚁系统（MMAS）和蚁群排名算法（ASrank）都是对经典蚂蚁算法的改进，它们通过不同的信息素更新策略和并行处理机制来提高算法的效率和搜索质量。另外，多群蚂蚁算法的提出进一步加强了算法的并行处理能力，使多个蚁群能够相互交流信息，加快了解题过程。 在MATLAB环境下进行的仿真实验结果表明，改进后的算法展现出了更好的收敛性和稳定性，相对于基础的蚂蚁算法有所提升。这表明基于信息熵的自适应改进策略有效地提高了算法在解决优化问题时的性能。这些研究成果为将来的算法研究与应用提供了新的思路和方法。