基于最优路径地图和概率边计数值的蚁群算法改进

针对于标准的蚁群算法在问题规模较大情况下收敛速度慢、易早熟的问题,通过引入全局最优路径地图以及概率边计数值的方法,从而实现对于搜索路径当前最优值、全局最优值的启发性和历史的最优值的兼顾,提高了蚁群算法全局最优值查找能力,加快蚁群算法的收敛速度,提出了一个基于最优路径地图和概率边计数值的蚁群算法,通过理论证明改进的蚁群算法可以有效的提高蚁群算法对于旅行商问题的全局最优路径的查找能力以及对于最优值的收敛速度,通过对于不同旅行商问题实例的进行实验,验证了本文提出基于最优路径地图和概率边计数值的蚁群算法的合理性以及相应的理论证明的正确性.