2、蚁群优化器：理论、文献综述与应用

蚁群优化器：理论、文献综述与应用

1. 蚁群优化算法基础

蚁群优化算法（ACO）适用于组合优化问题。在这类问题中，变量从有限的值集中选取，目标是从该有限集中找到一组最优值，以最大化或最小化某个目标。大多数组合问题是NP难问题，随着问题规模的增大，确定性算法的性能会显著下降。与其他启发式和元启发式算法类似，ACO采用一种机制，避免搜索整个搜索空间，只关注有希望的区域。

ACO配备了三个主要算子来解决组合优化问题：人工蚂蚁的构建、信息素更新和守护进程（可选）。其伪代码和主要阶段的顺序如下：

Initialization
while the end condition is not satisfied
    Construction phase
    Pheromone update phase 
    Optional daemon action phase 
end
Return the best solution

1.1 构建阶段

在这个阶段，会创建人工蚂蚁。一只蚂蚁被假定为一个状态序列。例如，在旅行商问题（TSP）中，目标是找到访问所有“城市”的最短路径，人工蚂蚁就是这个问题的一个解。

人工蚂蚁从有限的n个可用解集中创建。在构建阶段，从主集合中选择一个组件并添加到人工蚂蚁中，这个过程基于解决方案构建机制完成。选择过程使用以下概率：
[p_{i,j} = \frac{(\tau_{i,j}^{\alpha})(\eta_{i,j}^{\beta})}{\sum(\tau_{i,j}^{\alpha})(\eta_{i