蚁群优化算法的改进与应用研究

"蚁群优化算法的研究及其应用" 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种基于生物仿生学的全局优化算法，源于自然界中蚂蚁寻找食物的行为。这种算法模仿了蚂蚁通过释放信息素来通信和协作解决问题的方式，特别适用于解决复杂的组合优化问题，如旅行商问题(TSP)。 在解决实际问题时，蚁群优化算法通常面临几个挑战，包括早熟收敛、陷入局部最优和计算效率低等问题。针对这些问题，论文作者黄美玲在导师白似雪的指导下，进行了深入研究并提出了一些改进策略。首先，论文中引入了“先验因子”的概念，这一创新点在于在信息素更新过程中引入了历史信息，使算法能够更好地利用先前的搜索经验，避免无效搜索，从而提高搜索效率。 其次，论文探讨了如何结合Hopfield神经网络来解决旅行商问题。Hopfield神经网络是一种具有联想记忆功能的模型，常用于解决最优化问题。在处理TSP时，论文采用了预处理步骤去除城市间交叉路径，随后将蚁群算法与Hopfield神经网络相结合，利用改进的蚁群算法求解神经网络的最优参数配置，然后再用训练后的Hopfield网络求解TSP。这种方法旨在利用两者的优点，提高解的质量和效率。 最后，通过对标准问题集中的Eil51TSP和Att48TSP问题的求解，验证了改进蚁群算法的有效性，并证明了改进的蚁群神经网络在解决TSP问题上的高效性。这表明，通过引入先验因子和结合Hopfield神经网络，能够显著提升蚁群优化算法在实际应用中的性能。 这篇硕士论文不仅深入研究了蚁群优化算法的基本原理，还针对其存在的问题提出了有效的改进策略，为未来在类似优化问题上的应用提供了理论基础和技术支持。这些改进对于推动蚁群算法的发展，特别是在解决实际工程问题和复杂优化任务上，具有重要的实践意义。