基于信息素递减的蚁群算法

通过对蚂蚁巡游路径的分析，发现经典蚁群算法在解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）时的缺陷，在此基础上给出了新的信息素更新公式，提出了基于信息素递减的蚁群算法。新算法避免了蚂蚁在寻找最优解的过程中，由于禁忌表元素的逐渐增加而限制蚂蚁巡游路径选择的缺点，减少了巡游后期信息素对于后继蚂蚁的影响，提高了后继蚂蚁的巡游质量。通过具体的算例分析，表明此算法比传统的蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）算法有更快的收敛速度和非常好的稳定性。