蟻群算法( ant colony algorithm) 是由意大利學者 Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世紀90 年代初期通過模擬自然界 中螞蟻集體尋徑的行為而提出的一種基于種群的啟發 式仿生進化系統。蟻群算法包含兩個基本階段:適應階 段和協作階段。在適應階段,各候選解根據積累的信息 不斷調整自身結構。在協作階段,候選解之間通過信息 交流,以期望產生性能更好的解,這類似于學習自動機 的學習機制。蟻群算法最早成功應用于解決著名的旅 行商問題(t raveling salesman problem , TSP) ,該算法采 用了分布式正反饋并行計算機制,易于與其他方法結 合,而且具有較強的魯棒性[325 ] 。 蟻群算法創立十多年來,無論在算法理論還是在算 法應用方面都取得了很多突破性研究進展。
