蚁群论文

资 源 简 介

蚁群论文

详 情 说 明

蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，属于群体智能领域的经典方法。该算法最初由Marco Dorigo在1992年博士论文中提出，用于解决旅行商问题(TSP)等组合优化问题。

核心思想来源于真实蚂蚁通过信息素(pheromone)进行间接通信的特性。当蚂蚁发现食物源后，会在回巢路径上释放信息素，其他蚂蚁倾向于选择信息素浓度较高的路径，形成正反馈机制。算法将这一原理抽象为：候选解的质量通过"信息素浓度"量化，较优解路径上的信息素会得到增强。

典型实现包含三个关键步骤：首先，蚂蚁按照概率选择路径构建解；其次，所有蚂蚁完成搜索后评估解的质量；最后根据解的质量更新信息素矩阵。为避免局部最优，算法会引入信息素挥发机制。

主要优势在于其正反馈机制和分布式计算特性，适用于动态优化问题。经典应用场景包括车辆路径规划、网络路由优化、调度问题等。常见改进方向包括信息素更新策略优化、与其他算法融合等。

研究前沿集中在多目标蚁群算法、并行化实现以及与深度学习结合等方面。该算法因其生物启发性成为计算智能领域的重要范式。