蚁群算法的运用及其优化分析

苏前义

摘 要：生物科学领域在快速的发展，人类善于从自然界中去学习，研究自然界，为自身的学习、工作、生活创造便利的条件。蚁群算法正是受到蚂蚁寻食所创造的一种启发性的算法。大量的研究证明，蚁群算法具有鲁棒性、并行性、正反馈性，是一种自组织的算法，但是它运行所需要的时间长，有时甚至会出现停滞的现象，但和遗传算法、模拟退火算法等其他算法相比依然具有不可忽视的优势。

蚁群算法没有强力的数学基础作为支撑，在实际运用中依然存在一些不足之处，希望有越来越多的人加入研究的行列，有越来越多的学者关注蚁群算法，推动蚁群算法的发展，更好地为人类的学习、工作、生活做贡献。

关键词：蚁群算法；蚁群算法的应用；粒子群算法；优化分析

中图分类号： TP301.6 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）32-158-2

1 蚁群算法的提出

科学家们在研究群居性昆虫的时候发现，虽然它们单个只是简单的个体，但是它们一起合作却能一起完成复杂的工作。昆虫的这种群体生物智能特征，吸引了一些学者的目光。意大利学者M.Dorigo等人在研究蚂蚁的觅食过程中发现，蚂蚁似乎有一种本能，总能找到食物，总能找到巢穴与食物之间的最短路径。蚂蚁作为一种群居性昆虫，它们本身的视线很差，却能找到大量的食物。经过长期的观察与研究，于1991年M.Dorigo等人首次提出蚁群算法。

2 蚁群算法的应用

如今蚁群算法已经深入到我们生活的方方面面，在交通、智能、通信技术方面有着广泛的运用，在求解优化组合、网络路由问题、连续性空间优化问题、聚类分析、图像识别、电网故障分析等领域的应用已经取得了良好的效果。……