改进的蚁群算法与其在TSP上的应用分析

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1、哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用己在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字)．吃磊阪日期：≯l，够月矽日学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨

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3、应用和实验的结果来看，很多群智能算法能够很好地解决一些特定问题，而且最终的结果也很令人满意。蚁群算法作为群智能算法的代表，成为研究的热点。本文从蚁群觅食行为的策略出发，对蚁群觅食过程进行了形式化建模，通过模型的求解从理论上给出了各个参数和系统行为之间的量化关系。接着，通过实验分析了食物源的不同分布对群体行为的影响。而通过对群体数量、信息素的挥发速度的分析，可以了解到群体规模同系统的性能具有幂指数关系。增加群体规模对系统性能有明显的提高，并论证了这种量化关系可以直接为蚁群优化算法的改进提供理论和实验支持。本文以TSP问题为例进行对前面提出结论的研究。首先，介绍了蚁群算法求解TSP问题的规则

4、和形式化描述。接着根据本文所给出的蚁群觅食模型的分析结果，对基本的蚁群算法进行了改进。根据挥发效应和群体规模参数的实验结果，设计了通过引入记忆机制和信息传递蚂蚁来改进蚁群算法性能的算法。最后，本文对形式化的模型和改进的蚁群算法都进行了验证，证明了理论分析和相应改进的正确性。关键词：群体智能，蚁群算法，蚁群觅食模型，信息素哈尔滨T稃大学硕十学位论文AbstractSincetheconceptofswarmintelligenceisputforward，lotsofcorrespondingintelligentmethodsandintelligentalgorithmsarealso

5、putforwardwhicharebeingusedinsolvingproblemsthatCan’tbedealtwithbyclassicalgorithms．Accordingtotheactualapplicationsandtheresultsofexperiments，manyintelligentalgorithmscouldsolvesomespecificproblemsverywellaswellasthegoodresult．Atthemeantime，asarepresentativegroupofintelligentalgorithmstheantcolo

6、nyalgorithmhadbecomeahotspotintheresearch．Startedbythestrategyofantforagingprocess，itformalizingmodeledtheantforagingandperformedthequantitativerelationshipbetweenthevariousparametersandthesystembehaviorviasolvingthemodelinthispaper．Thenaccordingtothedifferentdistributionoffoodsources，thisexperim

7、entanalizedtheinfluencewhichthefoodsourceimposedongroupbehavior．Throughtheanalysisofthenumberofgroupandtheevaporationrateofthepheromone，itCanshowthatthereisapowerindexrelationshipbetweenthepopulationsizeandtheperforman