云模型理论驱动的蚁群算法优化策略

本文主要探讨的是"基于云模型理论的蚁群算法改进研究"这一主题。蚁群算法作为一种模仿蚂蚁群体行为的优化搜索算法，在近年来的优化领域表现出强大的并行计算能力和鲁棒性，被广泛用于解决复杂的组合优化问题。然而，蚁群算法的一个主要局限性在于容易陷入局部最优解，这限制了其性能提升。 云模型理论提供了一种新颖的方法来处理定性概念与定量数值之间的转换，它通过模拟不确定性、模糊性和随机性来描述和处理复杂系统中的信息。本文作者试图克服蚁群算法的局限性，通过引入云模型理论，提出了一种创新的改进策略。具体来说，他们提出利用升半正态云规则对蚁群搜索过程进行控制，这个规则可以帮助算法跳出局部最优区域，增加全局探索的可能性。 作者选取了500个云滴（可能代表不同的搜索状态或信息素浓度），并将这种方法应用于著名的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）实例，即CHC144TSP上进行实验。实验结果显示，改进后的基于云模型理论的蚁群算法相较于原始版本，显著提高了找到全局最优解的概率，证明了该方法在解决优化问题时的有效性和实用性。 在整个研究过程中，关键词包括云模型理论、蚁群算法、信息素以及定性关联规则，这些概念构成了文章的核心理论基础和技术手段。此外，文章还涉及了文献分类号TP18（计算机科学与信息技术一般）、TP273（计算机软件与应用），以及文献标识码A和文章编号，这些都是学术论文的标准标识，用于学术交流和检索。 总结来说，这篇研究深入探讨了如何结合云模型理论对蚁群算法进行改良，以提高算法的全局搜索性能，为解决实际问题提供了新的优化思路和技术手段。