MATLAB仿真基本蚁群算法时增大蚂蚁数量m，迭代次数却减少？

Question

最近在学习路径规划的基本蚁群算法，参考了站内的一些教程和MATLAB源代码
：https://blog.csdn.net/woai210shiyanshi/article/details/104712540
但是我在运行的时候，增大蚂蚁数量m，令m=20，100，150，200，发现需要的迭代次数却变少。之前我看资料上说蚂蚁数量m增加，应当是收敛变慢，与我仿真结果相反请问这是什么原因？

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

基本蚁群算法是一种基于模拟自然界中的“蚂蚁觅食”行为的优化算法，它通过让蚂蚁在搜索空间中随机探索，并根据找到的最优解更新自己的位置来寻找全局最优解。

当您观察到蚂蚁的数量（m）增加时，似乎迭代次数减少了。这可能是由于以下原因：

1. 蚁群规模：如果蚁群的规模过大，可能会导致一些蚂蚁过于集中于局部最优解，而忽略可能更好的解决方案。这种现象被称为“蚁群拥挤”。

   • 如果蚁群的规模太大，可能导致某些蚂蚁无法访问到整个搜索空间，从而影响它们的搜索效率。

2. 寻优过程：

   • 增大蚂蚁数量会使得搜索空间内的个体更密集，这可能意味着寻优过程变得更加困难，因为更多的蚂蚁将被分配到同一区域内，这意味着它们之间竞争的强度增加。

3. 搜索策略调整：

   • 在一些情况下，增大蚂蚁数量可能会改变算法的行为方式，例如，使算法更加倾向于探索而非直接寻求最优解，或者增加算法对新信息的敏感性，以更快地发现全局最优解。

4. 环境因素：

   • 环境的变化也可能影响蚁群的表现。例如，在高维搜索空间或复杂环境中，较大的蚁群可能更容易陷入局部最优解。

要解决此问题，您可以尝试以下方法之一：

• 减小蚁群规模，确保每个蚂蚁都能有效地访问整个搜索空间。
• 调整寻优过程，例如，使用不同的寻优策略、增加探索与利用的比例等。
• 对环境进行适应性调整，以适应不同大小的蚁群。

具体代码实现可能因编程语言和具体算法细节的不同而有所差异，但通常涉及调整参数、算法逻辑以及输出控制等方面。如果您提供具体的代码片段，我可以为您提供更具体的帮助。