改进蚁群算法：信息素更新与挥发因子动态调整

本文主要探讨了一种针对基本蚁群算法的改进策略，通过结合信息素的局部更新和全局更新，并动态调整挥发因子ρ，旨在解决蚁群算法在路径规划问题中可能出现的停滞、局部最优解及收敛速度慢的问题。作者孟晓琳、黄天民和陈尚云来自西南交通大学数学学院。 1. 蚁群算法概述 蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物路径行为的优化算法，由Macro Dorigo在1990年代提出。该算法广泛应用于解决组合优化问题，如旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP），具有分布式计算、易于与其他算法结合以及对软硬件需求较低的优点。然而，蚁群算法也存在明显的不足，如搜索时间长，易陷入局部最优，且收敛速度较慢。 2. 改进策略 为了解决上述问题，本文提出了一种新的改进方法： - **信息素更新策略**：结合局部和全局信息素更新，使得每条路径被选择的机会增加，从而避免算法过早停滞，提高全局探索能力。 - **挥发因子ρ的分段设置**：在算法的不同阶段（初期、中期、后期）设置不同的ρ值，初期允许更广泛的搜索，中期保持一定的探索性，而后期则逐渐加速收敛，以平衡全局搜索与局部优化。 3. 实验验证 通过Oliver30和att48这两个经典的TSP问题实例，对比基本蚁群算法，证明了所提改进算法在找到更优解的同时，收敛速度显著提升，验证了改进的有效性。 4. 关键技术点 - **信息素更新机制**：信息素不仅在蚂蚁走过的路径上积累，而且在未被选择的路径上也有局部更新，增强了路径选择的多样性。 - **挥发因子ρ的动态调整**：ρ的设置直接影响算法的探索和开发程度。分段设置ρ能够确保算法在不同阶段具有合适的探索-开发平衡。 5. 结论 本文提出的改进蚁群算法在保留原有算法优点的基础上，有效地解决了停滞和局部最优的问题，提高了算法的收敛速度和求解质量。这一改进对于优化问题的求解，尤其是复杂问题的路径规划，提供了更为高效和可靠的工具。 关键词：蚁群算法；信息素更新；挥发因子；路径规划 参考文献： [1-2] 未给出具体文献信息 [3-6] 同样未给出具体文献信息 中图分类号：TP301.6 文献标志码：A