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蚁群算法是求解TSP问题的一个性能较好的仿生型的智能优化算法，但存在着运行时间长、容易陷入局部最优的缺点，导致停滞现象的出现，找不到全局最优解．实验表明，使用候选集合策略和局部搜索策略能提高算法所求得的解的质量，同时也会明显加快求解的速度．使用信息素变异和重新初始化策略，能增加路径探索的多样性，使算法对搜索空间的探索始终保持在一个合理的水平上，有效地避免算法陷入停滞状态，从而找到全局最优解．