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针对蚁群算法存在控制参数难以确定和易陷入停滞等不足,采用云模型理论对蚁群算法进行改进,将云模型作为模糊隶属函数,选择部分较优路径进行全局信息素更新,从而提高算法对路径的开发和探索,同时通过对云隶属函数的参数控制,实现算法的自适应调整策略。针对TSP问题进行仿真实验对比,结果也表明基于云模型的蚁群算法要明显优于ACS和MMAS算法。