在最初的蚁群算法的变异算子的基础上改进的变异算子

资 源 简 介

在最初的蚁群算法的变异算子的基础上改进的变异算子

详 情 说 明

正文： 蚁群算法作为解决旅行商问题（TSP）的经典优化算法，其核心思想是通过模拟蚂蚁觅食行为中的信息素机制寻找最优路径。在传统蚁群算法中，变异算子的引入能有效跳出局部最优，但针对100个城市的TSP问题，标准变异算子可能面临收敛速度不足或扰动过度的问题。

改进的变异算子主要从以下两方面优化： 自适应变异概率：根据迭代进度动态调整变异强度。初期允许较大范围的路径扰动以探索解空间，后期逐步降低变异概率，聚焦局部精细化搜索。 精英路径保护：保留每代最优路径不参与随机变异，避免优质解被破坏，同时对非精英路径采用交换、倒序等操作增加多样性。

该改进显著提升算法在百城TSP中的表现——既能避免早熟收敛，又不会因过度随机化降低效率。实验表明，改进后的变异算子使算法在迭代中后期更稳定地逼近全局最优解。