精选优质文档-倾情为你奉上蚁群算法原理及在TSP中的应用1 蚁群算法（ACA）原理1.1 基本蚁群算法的数学模型以求解平面上一个n阶旅行商问题(Traveling Salesman Problem，TSP)为例来说明蚁群算法ACA（Ant Colony Algorithm）的基本原理。对于其他问题，可以对此模型稍作修改便可应用。TSP问题就是给定一组城市，求一条遍历所有城市的最短回路问题。设表示时刻位于元素的蚂蚁数目，为时刻路径上的信息量，n表示TSP规模，m为蚁群的总数目，则；是时刻集合C中元素(城市)两两连接上残留信息量的集合。在初始时刻各条路径上信息量相等，并设 ，基本蚁群算法的寻优是通过有向图实现的。蚂蚁在运动过程中，根据各条路径上的信息量决定其转移方向。这里用禁忌表来记录蚂蚁当前所走过的城市，集合随着进化过程作动态调整。在搜索过程中，蚂蚁根据各条路径上的信息量及路径的启发信息来计算状态转移概率。表示在时刻蚂蚁由元素(城市)转移到元素(城市)的状态转移概率。 (1)式中，表示蚂蚁下一步允许选择的城市；为信息启发式因子，表示轨
