蚁群算法在求解最短公共超序列问题中的应用

"基于蚁群算法求解最短公共超序列问题① (2011年) - 西南大学学报(自然科学版)，陶维安，2011年11月发表" 这篇论文主要探讨了如何利用蚁群算法来解决多字符串的最短公共超序列问题。最短公共超序列（Shortest Common Supersequence, SCS）是指给定一组字符串，找到一个最短的序列，使得这组字符串中的每个字符串都可以通过插入字符变成这个序列的子序列。这个问题在生物信息学、文本处理和数据压缩等领域有广泛应用。 作者提出了一个结合多数融合启发式和向前看策略的蚁群算法。蚁群算法是一种基于群体智能的优化方法，模拟了蚂蚁寻找食物过程中释放信息素的行为。在这个算法中，n只蚂蚁独立地构建字符串集合R的超序列。每只蚂蚁在完成一次超序列构建后，会根据其构建的超序列质量、字符出现的顺序以及同一字符在不同串中出现的次数等因素，更新R中每个字符上的信息素。这种信息素的更新机制有助于引导蚂蚁们找到更优的解。 多数融合启发式在这里意味着，当蚂蚁选择下一个字符时，它倾向于选择当前已经出现在超序列中次数较多的字符，因为这些字符更可能属于最终的公共超序列。而向前看策略则帮助蚂蚁在构建过程中预测未来可能的选择，以避免不必要的回溯，提高效率。 论文中还提到了传统的动态规划算法和遗传算法在处理多字符串最短公共超序列问题上的局限性，前者不适用于多字符串，后者由于搜索空间大，效率较低。相比之下，提出的蚁群算法在实验中表现出更好的性能，能够找到更短的公共超序列。 实验部分，作者使用了不同的数据集进行对比测试，结果证明了该蚁群算法的有效性和优势。通过这种方式，该算法为解决复杂优化问题提供了一种新的、有潜力的工具，特别是在处理大规模字符串集合时。 关键词：最短公共超序列，多数融合启发式，向前看策略，蚁群算法。论文的分类号为TP301，文献标志码为A，表明这是一篇关于计算机科学和技术领域的学术研究论文。