动态自适应蚁群算法提升全局优化性能

本文主要探讨了一种针对传统蚁群算法存在的早熟和停滞问题的创新方法——动态自适应蚁群算法。该算法由李开荣、陈宏建和陈歧三位专家在扬州大学计算机科学与工程系和南京大学软件新技术国家重点实验室共同提出，他们旨在通过改进信息素机制来提升算法性能。 在传统的Max-Min Ant System (MMAS) 蚂蚁算法中，信息素是蚂蚁寻找食物路径的关键元素，它模拟了蚂蚁在搜索过程中的探索行为。然而，静态的信息素浓度可能导致算法在局部最优解附近徘徊，难以跳出这个陷阱，即所谓的“早熟”现象。为解决这个问题，研究人员设计了一种动态自适应策略，使得信息素的浓度能够根据搜索环境和算法执行情况实时调整。这种自适应调整使得算法能够更好地平衡探索和利用，从而提高找到全局最优解的可能性。 实验结果显示，与传统的蚁群算法和MMAS算法相比，动态自适应蚁群算法在搜索全局最优解方面表现出了显著的优势，不仅能够避免早熟，还展现出更好的稳定性。这意味着算法在长时间运行后仍能保持较高的性能，减少了搜索过程中的波动和迭代次数，提高了收敛速度。因此，这个算法对于优化问题的求解有着重要的实际应用价值。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种新颖的动态自适应策略，通过调整信息素的更新规则，增强了蚁群算法的搜索能力，提升了其在复杂问题求解中的整体性能。这对于优化领域的研究者和工程师来说，是一个值得深入研究和实践的改进方向。关键词包括蚁群算法、自适应信息素、优化，以及算法的稳定性和收敛性，这些都揭示了论文的核心关注点和研究重点。