蚁群优化算法
20世纪50年代中期创立了仿生学,人们从生物进化的机理中受到启发。提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法,如进化规划、进化策略、遗传算法等,这些算法成功地解决了一些实际问题。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.
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