蚁群优化算法的优缺点

蚁群优化算法是继模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、人工神经网络算法等启发式搜索算法以后的又一种应用于优化问题的启发式随机搜索算法。众多的研究结果表明，蚁群优化算法具有很强的发现较好的解的能力，这是因为该算法不仅利用了正反馈原理、在一定程度上可以加快进化过程，而且是一种本质并行的算法，不同个体之间不断进行信息的交流和传递，从而能够相互协作，有利于发现较好解。蚁群优化算法具有以下优点：

（1）蚁群优化算法是一种分布式的本质并行算法。单个蚂蚁的搜索过程是彼此独立的，容易陷入局部最优。但通过个体之间不断的信息交流和传递有利于发现较好解。

（2）蚁群优化算法是一种正反馈算法，路径上的信息素水平较高，将吸引更多的蚂蚁沿这条路径运动，这又使得其信息素水平增加，这样就加快了算法的进化过程。

（3）蚁群优化算法具有较强的鲁棒性。只要对其模型稍加修改，便可以应用于其他问题。

（4）易于与其他算法结合。蚁群优化算法很容易与其他启发式算法相结合，以改善算法的性能。(www.xing528.com)

虽然蚁群优化算法有以上优点，但该算法毕竟是一种新兴的算法，还存在以下缺点：

（1）该算法一般需要较长的搜索时间。蚁群中各个个体的运动是随机的，虽然通过信息交换能够向着最优解进化，但是当群体规模较大时，很难在较短的时间内从大量杂乱无章的路径中找出一条较好的路径。

（2）该算法容易出现停滞现象，即搜索进行到一定程度后，所有个体所发现的解完全一致，不能对解空间进一步进行搜索，不利于发现更好的解。