随着计算机技术的发展,一些新的智能启发算法得到了迅速发展和广泛应用。蚁群算法是模仿自然界的蚂蚁行为而发展起来的一种随机搜索方法,由于其隐含并行性和全局搜索特性,使其具有其他常规优化算法无法拥有的优点。然而,蚁群算法是近些年发展起来的仿生算法,无论是在理论上还是实现方法上都有待完善,只有对其不断改进,才能更好地发挥蚁群算法的性能和特点,使其更广泛地应用于工程实际。 弹药采样问题是一类特殊的非满载车辆运输问题,单车运输,采样点多,构成了一类特殊的TSP问题,称之为类TSP问题。本文首先从军事物流中特殊物资的运输入手,论述了军事物流在我国的发展和当前趋势,介绍了军事物流中的几个主要概念,分析了军事物流系统中运输环节中常遇到的一些重要问题,结合实际提出问题,给出数学描述,建立数学模型。深入探讨了上世纪九十年代提出的现代仿生优化算法——蚁群优化算法,以及后来为克服蚁群算法的缺点而提出的改进的最大最小蚁群算法(MMACS)。针对蚁群算法对大规模问题收敛速度慢,不易找到满意解的特点,把蚁群算法和聚类分析相结合,将大规模问题从数据域上分解成多个子问题,最后将所有子问题的解合并成问题的解。仿真结果表明:该优化方法符合实际问题,并将定性问题定量化,可操作性强,扩充方便,避免了原实际问题操作的盲目性,有较强的应用参考价值和实践指导意义。