蟻群算法的改進(jìn)及其在車輛路徑問題中的應(yīng)用.pdf

1、優(yōu)化技術(shù)是一種以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，用于求解各種工程問題優(yōu)化解的應(yīng)用技術(shù)。作為一個(gè)重要的科學(xué)分支，它一直受到人們的廣泛重視，并在工業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域得到迅速推廣和應(yīng)用。鑒于實(shí)際工程優(yōu)化問題的復(fù)雜性、約束性、非線性、建模困難等特點(diǎn)，尋求一種適于大規(guī)模并行且具有智能特性的優(yōu)化算法己成為有關(guān)學(xué)科的一個(gè)主要研究目標(biāo)和引人注目的研究方向。 20世紀(jì)80年代以來，通過模擬或揭示某些自然現(xiàn)象而產(chǎn)生了一些新穎的啟發(fā)式智能算法，如遺傳算法，模擬退火算法、

2、禁忌搜索算法，蟻群算法等。這些算法獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和機(jī)制，引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛重視并掀起了全局優(yōu)化領(lǐng)域的研究熱潮，尤其是近十多來發(fā)展起來的蟻群算法。 蟻群算法(Ant Colony Optimization，簡(jiǎn)稱ACO)是意大利學(xué)者M(jìn).Dorigo等人通過模擬蟻群覓食行為提出的一種基于種群的模擬進(jìn)化算法。蟻群算法采用分布式并行計(jì)算機(jī)制，易與其他方法結(jié)合，具有較強(qiáng)的魯棒性等特點(diǎn)。因此，蟻群算法的研究無論是理論上還是應(yīng)用上，都有較高的價(jià)

3、值。 本文主要研究了蟻群算法的改進(jìn)及應(yīng)用，主要研究?jī)?nèi)容如下： (1)分析基本蟻群算法的原理與模型，實(shí)現(xiàn)步驟，算法特點(diǎn)，通過實(shí)驗(yàn)分析了基本蟻群算法中幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù)的選擇。 (2)針對(duì)基本蟻群算法收斂速度慢和易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn)，提出一種改進(jìn)的蟻群算法。該改進(jìn)算法借鑒最大最小蟻群算法中利用限制信息素范圍的思想，這樣可以抑制由于最短路徑和最長(zhǎng)路徑信息量差距加劇而引起的停滯現(xiàn)象，同時(shí)引入局部信息素更新及局部搜索策略，有效抑