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群体智能优化算法。它通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素和跟随信息素路径的行为，来解决组合优化问题。

该算法的核心思想是让多只"人工蚂蚁"在解空间中进行路径探索。每只蚂蚁会根据信息素浓度和启发式信息来选择下一步的路径。当所有蚂蚁完成路径构建后，算法会根据路径质量更新信息素浓度，优质路径上的信息素会被增强，而劣质路径上的信息素会随时间挥发减少。

蚁群算法特别适用于解决旅行商问题、任务调度、路径规划等离散优化问题。它的优势在于： 分布式计算特性，避免陷入局部最优 正反馈机制能快速发现优质解 结合了启发式信息和随机搜索

典型改进方向包括调整信息素更新策略、结合局部搜索算法、设计自适应参数等。近年来，蚁群算法与深度学习等新技术结合也成为了研究热点。