1.4 本书内容及组织

本书的第2章讲述蚁群算法的基本原理和算法要素，概述了算法的国内外研究现状。随后的8章内容总结作者近年来的研究成果（包括论文[47]～[52]以及一些实际课题）。主要内容如下：

（1）在第3章中，首先介绍旅行商问题及其相关知识，再提出有限级信息素蚁群算法，把信息素分成有限个级别，用完全不同的方式更新信息素，并且信息素的更新量与目标函数值无关。

（2）在第4章，针对多维背包问题，提出了一类自适应蚁群算法，该算法采用自适应方法选取信息素下界。其基本思想是在解的平均差异量过小时通过修正信息素下界避免停滞。针对多维背包问题的实验结果表明，提出的方法能有效地平衡多样性和强化性。

（3）在第5章和第6章，针对定向问题及团队定向问题，结合问题的特点，分别提出高效的蚁群算法。

（4）第7章提出了求解属性约简的蚁群算法。属性约简是一个重要的特征提取方法。本章提出了3种蚁群算法。依据其信息素释放方式，分别称这3种算法为边模式蚁群算法、团模式蚁群算法和点模式蚁群算法。

（5）第8章给出了卫星资源调度问题模型，采用蚁群算法进行求解。该资源调度问题源于西安卫星测控中心的实际需求。

（6）第9章将蚁群算法用于求解旅游路线规划问题，并将其与多个智能计算方法进行比较。

（7）第10章提出了一类求解多目标组合优化问题的蚁群算法，并在多目标旅行商问题和多目标多维背包问题中进行验证。多目标组合优化是运筹学的重要分支，本章将给出如何用蚁群算法求解这类问题，并分析所提出算法的性能。