基于蚁群算法的TSP问题求解方法改进研究

简介：
本文深入探讨了针对旅行商问题(TSP)的传统蚁群算法，并提出了一系列优化策略，旨在提高算法在解决复杂路径规划问题时的效率和精确度。通过实验验证，这些改进显著提升了算法性能，为实际应用提供了新的可能性。 针对蚁群算法在解决大规模优化问题时存在的三个主要缺点——计算时间长、蚂蚁下次搜索目标导向性弱导致的随机性强以及寻优路径上的信息素过度增强而得到假最优解的问题，本段落提出了一种基于边缘初始化和自适应全局信息素的改进蚁群算法。相比传统方法，在相同参数设置下，该算法显著缩短了搜索时间，并且找到了更好的最优解。 当应用于旅行商问题（TSP）时，与基本蚁群算法及遗传算法进行比较后发现，改进后的蚁群算法具有以下优点：更强地寻找全局最优解的能力；不会过早停止探索新解；增强了对未知区域的探索能力。因此，在解决如TSP等组合优化问题上，这种经过改良的蚁群算法表现出非常高的有效性。