针对经典蚁群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢、全局最优解质量不佳等问题,通过分析研究蚁群算法和抽样策略,提出了基于反馈仿射振荡器(RAS)和反馈搜索智能优化(RSO)的改进蚁群算法.首先,利用RAS算法在所给函数区域进行撒点抽样,得到若干节点而不是进行毫无目的的随机撒点;同时,基于RSO的思想对全局信息素更新规则加以改进,充分利用每次迭代结束后局部最优解的价值;然后,基于RSO的思想调节信息素挥发系数,尽量避免算法在运行期间陷入局部最优解,同时加速算法收敛;最后,通过自适应调整路径选择参数的值,加快算法收敛同时减小算法陷入局部最优解的可能.仿真实验一该算法相较于最大最小蚁群系统、经典遗传算法、基于精英保留策略的改进遗传算法解的优质程度分别提升10.9％、22.1％、11.2％,迭代次数分别减少31.1％、23.3％、18.7％;仿真实验二中解的优质程度分别提升12.9％、24.6％、13％,迭代次数分别减少39.5％、11.7％、3.2％.仿真实验结果表明,该算法可加快算法收敛同时提升解的优质程度,能有效解决路径优化问题.
反馈仿射振荡器算法 反馈搜索优化 最短路径优化 改进蚁群算法