蚁群算法研究综述和对未来的展望

关于蚁群算法的综述研究，是一个PDF文件

研究分析了基本的蚁群算法原理，主要介绍了蚁群算法的发展历史和特点，综合了近期关于蚁群算法研究。在阐述了蚁群算法的研究现状基础上，最后指出了它的优点和问题，对蚁群算法推广应用具有重要意义。

华壯史力嶝 蚁群算法研究 综述 基于群智能的优 化算法 目录 群智能概述 2 蚁群算法简述 蚁群算法的应用 研究趋势 华壯史力大 1群智能概述 人工智能涉及许多仿生学的内容 今群智能 类分散自组织个体

在介绍蚁群算法的原理和特点后，着重分析了当前一些有代表性的蚁群算法的改进机制和应用成果，并采用比较的方式指出了这些方法的特点和主要应用范围等，最后总结了好的蚁群算法应具有的特点以及将来的研究策略与发展

蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻

提出了求解函数优化问题的GAAA算法。该算法是基于遗传算法和蚂蚁算 法的混合算法。其基本思路是算法前过程采用遗传算法，充分利用遗传算法的快 速性、随机性、全局收敛性，其结果是产生有关问题的初始信息素分

对蚁群算法的原理进行较详细的讲解 PDF文件

蚁群算法的一篇综述文章希望对各位有帮助，主要是近年来蚁群算法的应用，里面参考文献很多。

蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）由Colorni，Dorigo和Maniezzo在1991年提出，它是通过模拟自然界蚂蚁社会的寻找食物的方式而得出的一种仿生优化算法。自然

利用蚁群算法解决水下机器人路径规划问题，分析了其他算法的弊端与该算法优势