32、元启发式算法：原理、实现与评估

元启发式算法：原理、实现与评估

1. 群体智能算法概述

群体智能算法是受到生物群体行为启发而发展起来的一类算法。其智能具有去中心化、自组织和分布式的特点，在自然界中，生物群体常利用这种智能解决觅食、躲避捕食者或迁移等问题。群体智能算法由大量同质个体协作完成任务，信息存储于个体或环境中，如蚂蚁通过信息素、蜜蜂通过舞蹈、鱼群和鸟群通过位置信息进行交流。群体智能算法主要包括蚁群优化算法（ACO）和粒子群优化算法（PSO）。

2. 蚁群优化算法（ACO）

• 原理 ：ACO 算法受蚂蚁觅食行为启发，通过在构建图中模拟蚂蚁行为寻找最短路径。不同模拟蚂蚁之间的合作是搜索的关键，通过信息素轨迹间接实现。

• 主要步骤 ：

  1. 初始化信息素 ：为信息素轨迹赋予默认值。
  2. 构建路径 ：每只蚂蚁根据信息素和启发式值随机选择下一个节点，直到达到最大路径长度或满足停止条件。
  3. 信息素更新 ：所有信息素轨迹按一定速率蒸发，同时更新最优路径上的信息素。
  4. 终止条件 ：达到预设的最大步数或满足其他停止条件时，算法返回最优解。

• 伪代码如下 ：