一种改进的自适应蚁群算法及其应用研究

蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法，具有分布计算和信息正反馈等优点，但蚁群算法与其他进化算法一样存在收敛速度慢，易陷于局部最优等缺陷。针对这一问题，提出一种改进的蚁群算法，结合遗传算法和图论中的最邻近算法，并自适应地初始化信息素和限定信息素的大小范围。将该算法应用于旅行商问题（travelingsalesmanproblem，TSP）求解，与基本蚁群算法比较，数值实验结果表明，这种改进算法能有效抑制算法陷入局部最优的缺陷，从而提高了解的全局搜索能力和解的质量。