蚁群算法关键参数对算法性能影响的深度剖析与优化策略研究

一、引言

1.1蚁群算法研究背景与意义

在现代科学技术快速发展的进程中，优化算法作为解决各类复杂问题的关键技术，始终是学术界和工程领域关注的焦点。蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO），作为一种极具创新性的智能优化算法，自问世以来，凭借其独特的仿生学原理和高效的求解能力，在众多领域中得到了广泛的应用和深入的研究。

蚁群算法的起源可追溯到20世纪90年代初期，由意大利学者M.Dorigo、V.Maniezzo和A.Colorni等人通过对自然界中蚂蚁集体寻径行为的细致观察和深入研究，从