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文檔簡介
1、蟻群算法(Ant colony algorithm，ACA)是計算智能里面的經(jīng)典動物群體仿生案例，其模仿螞蟻群體的群體覓食等活動來完成在圖中尋找優(yōu)化路徑的隨機概率型算法。蟻群算法跟遺傳算法一樣都源自于大自然的啟示，是一種全局最優(yōu)化搜索方法，具有良好的搜索性能。是大自然賜予人類的一種用以解決離散組合優(yōu)化問題的天然方法。
本文從理論上對蟻群算法的自然界啟示、基本原理、算法公式和基本實現(xiàn)步驟進行了系統(tǒng)的研究，對其在很多個方面的以
2、往研究成果進行了總結性歸納。通過研究分析基于蟻群優(yōu)化算法和粒子群優(yōu)化算法的混合算法，并將其應用來求解TSP問題。通過研究利用粒子群優(yōu)化對基本的蟻群算法中啟發(fā)式因子a與信息素因子β進行改進修正和隨機性搜索，從而得到了兩個參數(shù)的最佳組合值，進一步實現(xiàn)了TSP問題的求解。其仿真實驗結果中得到了最優(yōu)路徑的解，達到了本文作者預期的效果，其具有較好的推廣應用意義和進一步的研究價值。文中還提出了幾點蟻群算法的改進策略，對信息素的更新方式加以改進，提出
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