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1、216系统仿衷执术及其应用莽7卷蚁群优化算法与应用研究西光旭(武汉理工大学信息工程学院，湖北，武汉，430070)摘要:蚁群优化算法是一种新型的模拟进化算法.它是继模拟退火算法(SA)、遗传算法〔GA).禁忌搜索算法(TS)等启发式搜索算法以后求解组合优化问题的一种新思路.该算法通过模拟蚁群搜索食物的行为，采用正反债结构、分布式计算与某种启发式因子相结合的方法，能够很快地发现较好解。本文在研究蚁群算法的原理和模型实现的塞4A上，着重探讨了蚁群化化算法研究与应用现状，对蚁群算法研究中仍存在的问题和以后的发展方向提出了自己的观点.关健
2、词:蚁群优化:蚂蚁系统;旅行商问题;组合优化ResearchontheAntColonyOptimizationandItsApplicationGuangxuXi(CollegeofInformationEngineering,WuhanUniversityofTechnology,Wuhan,430070)Abstract:Antcolonyalgorithmisanovelsimulatedevolutionaryalgorithm.Itprovidesanewwaytosolvecomplicatedcombinatori
3、aloptimizationproblemsasGA,SA,TS,andsoon.Havingbeenenlightenedbythebehaviorofantcolony'ssearchingforfood,positivefeedbackconstructionanddistributedco呻utingcombinedwithcertainheuristicsareadoptedinthealgorithm,whichmakesiteasiertofindbetersolution.Inthispaper,basedonre
4、searchingontheprincipleandmathematicalmodelofantcolonyalgorithm,currentprogressinresearchandapplicationofthealgorithmise呻hasized.TheviewpointoftheauthorisgivenafterdiscussingseveralproblemsexistingintheresearchandtheresearchforegroundofACO.Keywords:AntColonyOptimizati
5、on;AntSystemTSP;CombinedOptimization应用，目前己广泛地应用于国民经济和军事等领域，成1引言为较活跃的研究热点之一。生命科学与工程科学的相互交叉、相互渗透和相2蚁群优化算法互促进是近代科学技术发展的一个显著特点。20世纪50年代中期出现了仿生学，人们从生物进化机理中受到蚂蚁系统〔AS)是根据蚂蚁群体具有智能的特点而启发，提出许多用以解决复杂优化问题的新方法。20世首先提出来的，随后出现了各种改进的蚂蚁算法，如纪9。年代初，意大利学者M.Dorigo等提出了一种新(MAX-MINAntSystem,
6、MMAS)等[3]099年M.Dorigo型的模拟进化算法一蚂蚁系统(AntSystem,AS)"l,等将基于AS的各种蚂蚁算法统称为蚁群优化算法(Ant该算法首先成功地用于求解旅行商问题(TravelingColonyOptimization,ACO)Inl，并为该算法提出了统一SalesmanProblem,TSP),取得了优于其它算法的解[2I的框架结构模型。实验证明该算法不但具有智能搜索、全局优化能力，而2.1AS算法原理且具有鲁棒性、正反馈、并行分布式计算等特点。蚂蚁自然界中的蚂蚁群体是具有集群智能(Swarm系统的出现
7、引起了许多学者的关注，分别对算法进行intelligence)特点的。蚁群算法是受到人们对自然界中真收敛速度、搜索能力等方面的改进，并不断地扩展其实的蚁群集体行为的研究成果的启发而提出的一种基于第二部方建棋与仿1扶术217种群的模拟进化算法，属于随机搜索算法。M.Dorigo等2.2TSP问题的AS算法模型人提出该方法时，充分利用了蚁群搜索食物的过程与著蚁群优化在对不同性质的问题求解时，蚁群优化算名的旅行商问题(TSP)之间的相似性，通过人工模拟蚂法模型的定义也有所不同。以平面上m个城市的TSP问蚁搜索食物的过程(通过个体之间的信
8、息交流与相互协题为例说明基木蚁群优化算法AS模型,m个城市的TSP作最终找到从蚁穴到食物源的最短路径)来求解TSP.问题就是指旅行商按一定的顺序访问m个城市的每个虽然单个蚂蚁的行为比较简单，但由这样简单的个城市，使得每个城市都能被访问且仅能被访问一
