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上传时间: 2011-10-19
详细说明： 自仿生学创立以来，科学家们就根据生物进化的机理先后提出了多种适合于现实世界中复杂问题优化 的模拟进化算法，如：模拟退火算法(SA)、进化算法(EA)、进化规划(EP)、禁忌搜索算法(TS)、蚁群算法 (ACA)等．蚁群算法(ant colony algorithm，简称ACA)是2O世纪9O年代由意大利学者M．Dorigo等人[1圳 首先提出来的一种新型的模拟进化算法．它的出现为解决NP一难问题提供了一条新的途径．用蚁群算法求 解旅行商问题(TSP)、分配问题(QAP)、调度问题(JSP)等，取得了一系列较好的实验结果．虽然对蚁群算 法研究的时间不长，但是初步研究已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)方面具有 一定的优势，表明它是一种很有发展前景的方法．蚁群算法的主要特点是：正反馈、分布式计算．正反馈过程 使它能较快地发现问题的较好解；分布式易于并行实现，将它与启发式算法相结合，易于发现较好解．
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