针对蚁群系统（Ant Colony System，ACS）容易陷入局部最优和收敛速度较慢的不足，提出了自适应模糊蚁群系统（AF-ACS）用于旅行商问题（TSP）。该算法的核心是引入模糊隶属度和信息熵的概念，AF-ACS将以信息熵为概率，自适应地对ACS引入模糊隶属度，以平衡算法的种群多样性与收敛速度之间的关系。算法早期引入模糊隶属度的概率较小，保证算法的多样性；算法后期引入模糊隶属度的概率较大，提高算法的收敛速度。通过与ACS和ECACS（Entropy-based Adaptive Chaotic Ant Colony Algorithm）进行14种不同规模的TSP测试集实验对比，AF-ACS以较少的迭代次数取得最优解或较优解。从而证明了AF-ACS的可行性与高效性。
