摘  要: 计算机的飞速发展一方面促进了优化方法的不断发展，另一方面也使优化问题变得越来越复杂。其中，任务问题是一种比较典型的问题，它属于难问题，而且计算度很高。1991年，等人提出的一种的仿生优化——蚁群算法，它属于随机搜索算法。适用于求解各种不同的问题，但是还存在很多不足。本文介绍了及其改进的算法，并利用优化算法求解问题，如路径优化问题。针对易陷入的不足,提出了一种混合,该算法将嵌入优化算法,计算结果表明，这样的改进提高了蚁群优化算法的优化能力。

关键词：组合优化，优化算法，蚁群算法，混合算法

目录

摘要

Abstract

1绪论4

1.1研究背景4

1.2研究目的与意义5

1.3课题内容介绍5

2蚁群算法6

2.1蚁群算法的背景信息6

2.2蚁群算法的原理6

2.3蚁群算法的结构框架7

2.4蚁群算法的算法实现9

2.5蚁群优化算法的优点与不足10

3蚁群算法的改进11

3.1精英蚂蚁系统11

3.2最大—最小蚂蚁系统11

3.3排序蚂蚁系统12

3.4基于遗传学的改进蚁群算法研究12

3.5混合算法的应用13

4蚁群算法与其改进算法的比较14

4.1蚁群算法与改进算法的异同14

4.2蚁群优化算法的应用15

4.2.1旅行商问题15

4.2.2二次分配问题16

4.2.3车间任务调度问题17

4.2.4车辆路径问题17

5总结与展望17

5.1应用进展17

5.2发展趋势18

参考文献19

致谢20

附录A 蚁群算法的MATLAB程序21