基本信息

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文档摘要

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蚁群优化算法搜索偏离性：根源、度量与改进策略探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科学与工程领域，优化问题无处不在，从复杂的生产调度到精密的路径规划，从资源的合理分配到通信网络的高效布局，如何在众多可能的解决方案中找到最优或近似最优的选择，一直是研究者和工程师们不懈追求的目标。蚁群优化算法（AntColonyOptimization,ACO）作为一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的元启发式算法，为解决这些复杂的优化问题提供了新的思路和方法。

蚁群优化算法最初由意大利学者MarcoDorigo等人于20世纪90年代提出，其灵感来源于自然界中蚂蚁群体寻找食物的行为。蚂蚁在觅食过