具有禁忌搜索能力的螞蟻算法.pdf

1、TSP是組合優(yōu)化領(lǐng)域中一個(gè)著名的經(jīng)典問(wèn)題，迄今尚未徹底解決，現(xiàn)已被歸入NP-完全問(wèn)題類，由于它可能的路徑數(shù)目與城市數(shù)目是成指數(shù)型增長(zhǎng)的，所以一般很難精確地求出最優(yōu)解。 螞蟻算法是近些年來(lái)啟發(fā)式算法研究的一個(gè)熱點(diǎn)，其自提出以來(lái)，便在求解復(fù)雜組合優(yōu)化問(wèn)題上顯示出了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。作為一種全局搜索的方法，螞蟻算法具有正反饋性、并行性、分布性、自組織性等特點(diǎn)。但是，螞蟻算法也存在一些不足之處。例如，算法需要較長(zhǎng)的搜索時(shí)間、容易出現(xiàn)早熟停滯現(xiàn)

2、象。針對(duì)上述不足，在深入研究螞蟻算法的同時(shí)，又對(duì)禁忌搜索算法進(jìn)行了一定的研究和分析，提出了螞蟻算法的改進(jìn)算法。旨在借鑒其他算法的長(zhǎng)處，利用其優(yōu)點(diǎn)彌補(bǔ)螞蟻算法的不足，從而提高螞蟻算法的求解性能，增加找到最優(yōu)解的可能，加快算法的收斂速度。 首先，針對(duì)螞蟻算法搜索時(shí)間較長(zhǎng)的缺點(diǎn)，通過(guò)增加每次循環(huán)中最優(yōu)路徑的信息素量，減少每次循環(huán)中最差路徑的信息素量，來(lái)增強(qiáng)信息素對(duì)于算法的指導(dǎo)能力，加快算法的收斂速度。 其次，針對(duì)算法容易出現(xiàn)早