基于抗体的蚁群优化算法研究

针对蚁群优化（antcolonyoptimization,ACO）容易陷入局部最优，提出一个基于抗体的新型蚁群优化算法(antcolonyoptimizationbasedonimmunealgorithm,ACOI)。ACOI是利用免疫算法中抗体的概念来改善人工蚂蚁搜寻解空间的方式，使人工蚂蚁不仅会依随费洛蒙的指引，还会受到抗体的影响去搜寻解空间；而抗体也会随着环境的改变，使抗体成为有效的及无效的2种情形，有效的抗体对人工蚂蚁会有影响，无效的抗体则没有影响。用旅行销售员问题（travelingsalesmenproblem,TSP）验证ACOI的效能，并与ACO做比较，证明了在蚁群系统中加入抗体要比单纯的蚁群系统效率更高。