改进的蚁群算法：融入遗传与自适应策略

蚁群算法小改进1 在20世纪90年代，意大利学者M. Dorlgo、V. Maniezzo和A. Colomi等人的研究灵感来源于生物进化理论，他们提出了蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO），这是一种模仿自然界蚂蚁寻找路径行为的创新模拟进化算法。ACO作为众多相关算法的框架，最初被用于解决诸如旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）、二次分配问题（Quadratic Assignment Problem, QAP）以及作业调度问题（Jobshop Scheduling Problem, JSP）等复杂的组合优化问题。 蚁群算法的核心原理是基于群体协作的并行搜索策略。它将问题视为一个大规模的“寻路”过程，蚂蚁们通过释放信息素（pheromone）来引导其他蚂蚁找到最短路径。信息素的浓度取决于过往蚂蚁的数量，使得算法能够自动学习和优化路径。算法流程包括适应阶段和协作阶段：适应阶段中，每个解决方案（候选解）根据已有的信息进行调整；协作阶段则通过信息交换进一步优化整体性能。 然而，蚁群算法也存在一些缺点，比如局部最优的倾向、收敛速度慢等。为了克服这些问题，本文提出了一种结合遗传算法和自适应思想的改进方法。遗传算法引入了自然选择和遗传机制，增加了算法的全局搜索能力，同时通过自适应调整参数，如信息素的挥发率和蚂蚁的行为策略，使算法能够更好地适应不同问题环境。 这种改进旨在增强蚁群算法的鲁棒性和效率，使其在处理复杂优化问题时能更有效地避免陷入局部最优，提高最终解决方案的质量。作者华南师范大学和暨南大学的桂良教授与潘久辉博士通过实验验证了这种改进方法的有效性，证明了它在优化问题求解中的应用潜力。 总结来说，本文深入探讨了蚁群算法的基本原理，以及如何通过集成遗传算法和自适应策略来提升其性能，从而在非凸、非线性非连续优化问题领域取得更优解。这一改进为实际工程中的优化问题提供了新的解决思路和技术支持。