基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法优化方法

摘要

本发明公开了一种基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法优化方法，属于人工智能领域。相对于经典蚁群算法，本方法具有以下改进之处：(1)根据上一代蚁群寻找到的路径，在选择策略中引入“搜索集中度”因子，使其可以自适应的调节蚂蚁选择节点的范围；(2)在全局信息素更新阶段，采用动态改变信息素增量的方式缩短了搜索时间；(3)在该方法迭代多次后，最优解没有任何改进时，采用信息素回滚的机制，力图跳出局部极值。通过以上改进之处，本发明在全局搜索能力和运行效率上相比基本蚁群算法有明显提升。