[发明专利]一种引入好奇因子的蚁群优化方法

说明书

技术领域

本发明属于信息与控制技术领域，涉及自动化技术，特别是涉及一种改进的蚁群优化方法。

背景技术

蚁群优化算法是由意大利学者M.Dorigo，V.Maniezzo，A Colorni等人在20世纪90年代初首先提出来的，并成功解决旅行商(TSP)等组合优化问题。蚁群算法不仅能够智能搜索、全局优化，而且具有稳健性(鲁棒性)、正反馈、分布式计算、易与其它算法结合等特点。因此，蚁群算法的问世为诸多领域解决复杂优化问题提供了有力的工具。但蚁群算法在构造解的过程中，利用了随机选择策略，这种选择策略使得进化速度较慢，容易出现停滞现象，即搜索进行到一定程度后，所有个体所发现的解完全一致，不能对解空间进一步进行搜索，不利于发现更好的解。

发明内容

本发明的目标是针对蚁群算法容易出现早熟收敛的难题，根据人类所特有的创新思维，引入了好奇因子以提高蚁群算法的全局搜索能力和搜索速度。

本发明的技术方案是好奇因子赋予蚂蚁人类创新思维的特点，让蚂蚁对陌生路径产生好奇感。在蚂蚁的选择机制中考虑满足蚂蚁这种好奇感，刺激蚂蚁尝试那些陌生的潜在最优路径，有利于对解空间更全局的搜索，从而可以有效地克服蚁群算法的不足。

本发明方法的具体步骤是：

步骤1、初始化蚂蚁个数m、挥发系数ρ、初始每条边上的的信息素τ_ij(0)，随机放置m个蚂蚁到n个城市上。

步骤2、初始化禁忌表tabu_k(s)，令s＝1，tabu_k表示第k个蚂蚁的禁忌表，tabu_k(s)表示禁忌表中第s个元素；

步骤3、蚂蚁k(k＝1，2...m)随机选择转移到城市j，在时刻t蚂蚁k由城市i转移到城市j的概率为

Pijk(t)=[τij(t)]α·[ηij]β·χij(t)Σk∈allowedk[τik(t)]α·[ηik]β·χ(t)]]>式1