蚁群算法的全局收敛性研究及改进

针对蚁群算法(ACA)寻优性质优良,但搜索时间长、收敛速度慢、易限于局部最优解,从而使其进一步推广应用受到局限的问题,对算法的全局收敛性进行了深入的理论研究,并从改善全局收敛性的角度对算法作了一系列改进,最后对Bayes29这一典型的TSP问题进行了仿真实验。实验结果证明,改进后的蚁群算法具有很好的全局收敛性能。这为蚁群算法的进一步理论研究打下了很好的基础,对其在各优化领域中的推广应用具有重要意义。