1蚁群算法YuehuiChenSchoolofInform.Sci.andEng.UniversityofJinan,2011http://cilab.ujn.edu.cn23蚁群优化算法起源20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发，通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法——蚁群算法，是群智能理论研究领域的一种主要算法。用该方法求解TSP问题、分配问题、job-shop调度问题，取得了较好的试验结果．虽然研究时间不长，但是现在的研究显示出，蚁群算法在求解复杂优化问题（特别是离散优化问题）方面有一定优势，表明它是一种有发展前景的算法．4蚁群优化算法研究背景群智能理论研究领域有两种主要的算法：蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)和微粒群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）。前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已成功应用于许多离散优化问题。微粒群算法也是起源于对简单社会系统的模拟，最初是模拟鸟群觅食的过程，但后来发现它是一种很好的优化工具。5蚁群优化算法研究背景与大多数基于梯度的应用优化算法不同，群智能依靠的是概率搜索算法。虽然概率搜索算法通常要采用较多的评价函数，但是与梯度方法及传统的演化算法相比，其优点还是显著的，主要表现在以下几个方面：1无集中控制约束，不会因个别个体的故障影响整个问题的求解，确保了系统具备更强的鲁棒性2以非直接的信息交流方式确保了系统的扩展性3并行分布式算法模型，可充分利用多处理器4对问题定义的连续性无特殊要求5算法实现简单6蚁群优化算法研究背景群智能方法易于实现，算法中仅涉及各种基本的数学操作，其数据处理过程对CPU和内存的要求也不高。而且，这种方法只需目标函数的输出值，而无需其梯度信息。已完成的群智能理论和应用方法研究证明群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法。更为重要是，群智能潜在的并行性和分布式特点为处理大量的以数据库形式存在的数据提供了技术保证。无论是从理论研究还是应用研究的角度分析，群智能理论及其应用研究都是具有重要学术意义和现实价值的。7蚁群优化算法概念1蚁群算法原理2简化的蚂蚁寻食过程3自然蚁群与人工蚁群算法4蚁群算法与TSP问题5初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS）6一般蚁群算法的框架81蚁群算法原理蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法。蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下一种称之为外激素(pheromone)的物质进行信息传递，而...