2005 段海滨 蚁群算法原理及其应用

资 源 简 介

2005 段海滨 蚁群算法原理及其应用

详 情 说 明

蚁群算法是一种受到自然界蚂蚁觅食行为启发的仿生智能优化算法，由意大利学者Dorigo于1991年首次提出。段海滨教授在2005年的专著中系统性地阐述了该算法的理论基础和应用实践。

核心原理： 蚂蚁在寻找食物时会释放信息素，后续蚂蚁根据信息素浓度选择路径，形成正反馈机制。算法通过模拟这种群体协作行为，将优化问题转化为路径搜索问题，信息素浓度和启发式因子共同指导搜索方向。

算法特点： 自组织性：无需中央控制，通过个体简单规则涌现出群体智能 正反馈机制：优质解会吸引更多搜索资源 分布式计算：适合并行处理大规模问题

典型应用场景： 旅行商问题(TSP)等组合优化 网络路由优化 机器人路径规划 物流配送调度 电力系统故障诊断

该算法与遗传算法、粒子群算法并称为三大群体智能优化方法，其核心价值在于解决离散空间中的NP难问题。段海滨教授的工作特别强调了算法参数设置与收敛性分析的重要性，为工程实践提供了理论指导。