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针对基本蚁群算法收敛速度慢、容易出现停滞等缺陷，提出一种新的蚁群优化算法——带有侦察子群的蚁群系统,该算法从整个蚁群中分离出一部分蚂蚁组成侦察子群，在优化过程中侦察子群以一定概率做随机搜索，提高了解的多样性；在信息素更新策略上同时使用本代和全局最优蚂蚁，兼顾了本代和历史的搜索成果；同时还采用LK变异算子，对每次搜索的解进行局部优化．最后对三个典型TSP实例进行了仿真实验，结果表明新的算法不仅能够克服早熟现象，而且能够大大加快收敛速度．