MATLAB编程实现将蚁群算法与交换邻域搜索算法结合（ACA）

资 源 简 介

MATLAB编程实现将蚁群算法与交换邻域搜索算法结合（ACA）

详 情 说 明

在组合优化问题中，蚁群算法（ACA）和交换邻域搜索是两种常用的启发式方法。将两者结合可以发挥各自优势：蚁群算法擅长全局探索，而交换邻域搜索能进行局部精细化调整。

算法结合思路 蚁群算法框架：蚂蚁通过信息素选择路径构造初始解，信息素更新反映路径优劣。 交换邻域嵌入：在蚁群每代迭代后，对当前最优解执行2-exchange操作（如交换两个节点的位置），验证新解是否更优，以此跳出局部最优。

关键实现要点 信息素矩阵：记录边被选择的概率，动态更新以引导搜索方向。 邻域操作：随机或遍历式交换解中的元素，结合问题约束（如TSP需保持路径连续）。 混合策略：可设定交换搜索的触发条件（如每隔N代），平衡计算效率与精度。

这种混合策略特别适用于旅行商问题（TSP）、作业调度等场景，能显著提升解的收敛质量。