蚁群算法

资 源 简 介

蚁群算法

详 情 说 明

蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，特别适用于解决复杂的组合优化问题。其中，车辆路径问题（VRP）是物流配送领域的经典场景，而带时间窗的变体（VRPTW）则增加了时间约束条件。

针对没有时间窗的基础VRP问题，蚁群算法的实现通常包含以下核心逻辑：

信息素机制：蚂蚁在路径上释放信息素，更优路径上的信息素浓度会逐渐增强，形成正反馈。

状态转移规则：每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式信息（如距离）的概率选择下一个访问节点。

局部信息素更新：每次移动后立即调整当前路径的信息素，避免算法过早收敛。

全局信息素更新：在所有蚂蚁完成路径构建后，对最优路径进行信息素增强。

该算法通过多只蚂蚁的并行搜索和协同工作，能有效避免陷入局部最优解。值得注意的是，算法参数（如信息素挥发系数、启发因子权重等）的调优对求解质量有显著影响。

在物流配送场景中，该算法能自动规划出总行驶距离最短的车辆路线，同时满足载重约束等业务条件。相比精确算法，蚁群算法更适合大规模问题的近似求解。