TSP双种群蚁群算法

资 源 简 介

TSP双种群蚁群算法

详 情 说 明

TSP（旅行商问题）是组合优化中的经典问题，目标是寻找最短的闭合路径使得旅行商能访问所有城市并返回起点。蚁群算法作为一种启发式方法，模拟蚂蚁觅食行为，利用信息素引导路径选择，被广泛用于求解TSP。

双种群蚁群算法通过引入两个独立蚁群提升搜索能力： 种群分工：一个种群侧重全局探索（如采用更强的随机性），另一个聚焦局部开发（如加强信息素反馈），避免早熟收敛。 协同机制：两种群定期交换最优解或信息素分布，融合多样性与收敛性。例如，全局种群提供新路径方向，局部种群优化细节。

算法优化点可能包括： 自适应参数：根据迭代阶段动态调整信息素挥发系数或蚂蚁数量。 局部搜索：在双种群框架内嵌入2-opt或3-opt算法，快速修正局部路径。

实验数据（如30/75/442城市）可验证算法规模适应性。对比单种群蚁群算法，双种群通常表现出更稳定的收敛性和更优的最短路径，尤其在大型TSP问题中。

扩展方向： 结合遗传算法的交叉操作增强种群多样性。 引入强化学习动态调整信息素更新策略。