蚁群算法（ACO）求连续函数最优解

资 源 简 介

蚁群算法（ACO）求连续函数最优解

详 情 说 明

蚁群算法（ACO）是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的智能优化算法，最初用于解决离散优化问题（如旅行商问题）。而针对连续函数优化问题，需要对传统ACO进行适应性改进，其中网格策略法是一种有效手段。

在网格策略法中，算法的核心思想是将连续搜索空间离散化为若干网格节点，蚂蚁在这些节点上移动并释放信息素。每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式信息选择路径，逐步逼近最优解。算法通过信息素的累积和挥发机制，使搜索过程既具有正反馈特性，又能避免早熟收敛。

实现连续函数优化的关键步骤包括： 初始化阶段：确定目标函数的定义域，划分网格并随机分布蚂蚁。 移动规则：蚂蚁根据相邻网格的信息素浓度和函数值（启发信息）选择移动方向。 信息素更新：每次迭代后，根据蚂蚁找到的候选解质量更新网格信息素，优质解对应的路径信息素增强。 收敛判定：当信息素分布趋于稳定或达到最大迭代次数时，输出当前最优解。

该方法有效平衡了全局探索和局部开发能力，尤其适合多峰函数优化。实际应用中需注意网格粒度对精度与计算量的平衡，以及信息素挥发系数的自适应调整策略。