【摘 要】
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蚁群算法作为新兴的仿生算法，虽已成功应用到解决旅行商问题（TSP）等组合优化问题中，但仍有易于出现局部最优、搜索时间长等缺点。在阐述基本蚁群算法原理、分析蚁群算法信息素新
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蚁群算法作为新兴的仿生算法，虽已成功应用到解决旅行商问题（TSP）等组合优化问题中，但仍有易于出现局部最优、搜索时间长等缺点。在阐述基本蚁群算法原理、分析蚁群算法信息素新特点的基础上，提出新的更新信息素的方法，并应用于TSP当中，目的是避免蚁群算法出现早熟现象、更合理地运用蚂蚁留下的信息素、改进算法并将其运用于优化TSP的解。通过仿真实验，将其数据与笔者先前研究进行比较，从而证实改进的蚁群算法的解更优，搜索全局最优解的能力更强，同时也验证了该算法的实用性及高效性。
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