蚁群最优化——模型、算法及应用综述

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第l9卷第5期系统工程学报V01．19N0．52004年l0月JOURNALOFSYSTEMSENGINEERING0ct．2OO4藩；；～蚁群最优化模型、算法及应用综述①刘士新，宋健海2，唐加福(1．东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110004；2．上海宝信软件股份有限公司钢铁ERP事业部，上海201900)摘要：蚁群系统所具有的分布式组织模型对解决复杂组合优化问题、分布控制问题提供了很好的思路，因此对蚁群系统行为及其自组织能力的研究已经引起了许多研究者的兴趣．蚁群最优化(antcolonyoptimization，ACO)是蚁群系

2、统的一个重要研究领域，新模型、新方法、新应用不断出现论文对ACO的仿生学机理进行了描述综合ACO在不同种类的组合优化问题上的应用，建立了ACO的一般化模型．对ACO的典型实现过程和关键实现要素进行了分析，指出了不同ACO算法的本质区别结合旅行商问题、二次指派问题以及网络路由问题等典型组合优化问题，概述了ACO在静态组合最优化和动态组合优化问题中的应用．最后讨论了ACO在建模、实现以及理论研究等方面的未来方向．关键词：人工生命；蚁群系统；群体智能；元启发式算法；组合优化；综述中图分类号：C934文献标识码：A文章编号：1000—5781(2004)05—0496—07Antcolonyo

3、ptimizationreview：Modelling，algorithmsandapplicationsLIUSift．xin．SONGJian．hai．TANGJia．fu(1．SchoolofInformationScience＆Engineering，NortheasternUniversity，Shenyang110004，China；2．MetallurgicalERPBusinessDept．，ShanghaiBaosightSoftwareC1y，Ltd．Shanghai201~10，China)Abstract：Thestudyonantcoloniesbehavio

4、randtheirself-organizingcapacitieshasbeeninterestingformanyresearchersbecauseitprovidesmodelsofdistributedorganizationwhichareusefultosolvedifficultcombinatorialoptimizationproblems(COPs)anddistributedcontrolproblems．Antcolonyoptimization(ACO)isoneimportantresearchareaofantcolonies，andnewmodels，

5、methodsandapplicationsarepresentedincreasingly．ThebionicsmechanismofACOisdescribedinthispaper．SynthesizingvariousapplicationsofACOtodiferentCOPs，ageneralACOmodelispresented．ThetypicalimplementationprocessandkeyelementsofACOareanalyzed，andessentialdifferencesamongdiferentACOalgorithmsareobserved．

6、TheapplicationsofACOtostaticanddynamicCOPs，suchastravelingsalesmanproblem，quadraticassignmentproblem，networkroutingproblemarereviewed．Thedevelopingtendencyonmodel—ing，implementingandtheoryresearchisdiscussed．Keywords：artificiallife；antcolonysystem；SWalTHintelligence；meta—heuristics；combinatorial

7、opti—mization；review①收稿日期：2002—12—19；修订日期：2004—07—10．基金项目：国家自然科学基金资助项目(70301007)；国家863计划C1MS主题资助项目(2002AA412010)；辽宁省博士启动基金资助项目(20021011)；沈阳市自然科学基金资助项目(1022036—1—04)．维普资讯http://www.cqvip.com第5期刘士新等：蚁群最优化——模型、算法及应用综述有组成部分集合为C=