智能优化算法之蚁群算法(2）

最新推荐文章于 2025-09-19 10:46:44 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-19 10:46:44 发布 · 2.9k 阅读

34 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文深入探讨了蚁群算法的多个变种，包括蚂蚁系统、精英蚂蚁系统、最大-最小蚂蚁系统、基于排序的蚁群算法以及蚁群系统。通过调整策略，如增加全局最优解的使用，能提升算法的性能。

1.蚂蚁系统（Ant System）
2.精英蚂蚁系统（Ant system with elitist strategy）

它的设计思想是对算法每次循环后给予最优路径额外的信息素，找出这个解的蚂蚁成为精英蚂蚁。
将这条最优路径记为Tbs。针对路径Tbs的额外强化是通过向Tbs中的每一条边增加e/Lbs大小的信息素得到的，其中e是一个参数，它定义了给予路径Tbs的权值大小，Lbs代表了Tbs的长度，这样相应的信息素的更新公式为

在这里插入图片描述
3.最大-最小蚂蚁系统（MAX-MIN Ant System）

最大-最小蚂蚁系统是到目前为止解决TSP（Traveling salesman problem）问题最好的ACA（Ant colony Algorithm）算法方案之一。
最大-最小蚂蚁系统算法在蚂蚁系统算法的基础上主要做出了如下改进：
①将每条路径可能的信息素浓度限制于[τ min,τ max]，超出这个范围的值强制被设为τ min 或 τ max，可以避免算法过早收敛于局部最优解，有效地避免某条路径上的信息量远大于其他路径，避免所有的蚂蚁都集中到同一条路径。
②信息素的初始浓度被设定为其取值范围的上界，在算法的初始时刻，ρ取较小的值，算法有更好的发现较好解的能力。
③强调对最优解的利用，每次迭代结束后，只有最优解所属路径上的信息被更新，从而很好地利用了历史信息。
所有蚂蚁完成一次迭代后，对路径上的信息做全局更新，即

在这里插入图片描述
（对于最佳路径是本次迭代的最佳路径还是全局最佳路径作者也有点困惑，但实践证明逐渐增加全局最优解的使用频率，会使算法获得较好的性能。）
4.基于排序的蚁群算法（Rank-Based Ver