（译文 页数：14 字数：10669）蚂蚁算法的离散优化

摘要：综述最近的工作蚂蚁算法，即算法的离散优化了启示观察蚁群觅食行为，并介绍了蚁群优化（蚁群）元启发式。在第一部分的文件的基本生物调查结果是真实的蚂蚁综述，并其人工对口以及蚁群元启发式的定义。在第二部分提出了一些应用程序的组合优化和通信网络路由描述。我们的结论与讨论有关的工作和一些最重要的方面蚁群元启发式。

目录

 1 简介
2  蚁群优化方法
3. 应用蚁群算法静态组合优化问题


1 简介
蚂蚁算法，首次提出了Dorigo和他的同事[33,40]作为一个多Agent教学法困难组合优化问题，如旅行商问题（ TSP问题）和二次分配问题（亚太） 。目前有很多正在进行的活动，科学界延长/适用蚂蚁算法，基于许多不同的耳鼻喉科离散优化问题[5,21] 。最近申请支付等问题的车辆路径，顺序排序，图着色，路由的通信网络等等。
蚂蚁算法启发的灵感来自自然界真正的蚁群。蚂蚁是社会性昆虫，是昆虫生活在殖民地，其行为是针对更多的生存殖民地作为一个整体，而不是一个单一的个别组成部分的殖民地。社会昆虫的注意，因为许多科学家的高度结构化的水平才能实现自己的殖民地，特别是在相对比较简单的殖民地的人。一个重要的和令人感兴趣的行为蚁群是他们觅食行为，特别是，如何能找到蚂蚁之间的最短路径的食物来源和他们的巢。
边走边从食物来源的巢，反之亦然，蚂蚁矿床地面上一种叫做信息素，形成了这种方式，一种信息素踪迹。蚂蚁可以闻信息素，并在选择自己的方式，他们往往选择在概率，道路标志是强有力的信息素浓度。线索的信息素的蚂蚁可以找到自己的方式回到食物来源（或鸟巢） 。此外，它可用于其他蚂蚁找到的位置，发现了食物来源它们合作。