Page 40 - 网络电信2024年6月刊
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解决方案 图1 初始线网
相对R而言是大数，为了使它们在数量级上相当，需要使用δ进
行调节。
3. 染色体浓度
染色体浓度是指染色体在种群中的频率或占比，可以用来
评估染色体的多样性和收敛性。高浓度表示种群中存在着频繁
出现的染色体，即某个或某些染色体重复出现的次数较高，这
可能表明染色体的充分空间未被充分探索，种群缺乏多样性，
从而影响了算法的全局搜索能力，高浓度的染色体可能导致局
部最优解困扰。为避免遗传算法陷入局部最优，本文使用染色
体浓度函数，定义如下[6]:
已知f(sv）和f(sw）分别为染色体sv和染色体sw的适应度，
则，
(7) 图2 优化后的结果
为代表染色体sv和染色体sw的相似度指标。若存在任意整数
ε，使 成立，则称染色体sv和染色体
sw相似。记
染色体sv的浓度记作：
(8)
其中，NS为种群规模。染色体浓度函数用于衡量某个染色 将蚁群算法应用于通信光纤电缆线路的优化，并结合数
体与种群中其他染色体的相似程度，为了防止算法多次选择相 学模型和解析算法进行计算。在这个优化过程中，使用最小生
似度过高的染色体并避免陷入局部最优解，可以引入选择算 成树来表示解决方案，从而找到可行的解空间。这种方法不仅
子。通过选择算子，可以使相似度较高的染色体在选择过程中 提高了算法的效率，还加速了算法的收敛过程。通过本示例的
具有较低的概率被选中，从而保持种群的多样性，具体方式如下： 结果可知，基于蚁群算法对通信光纤电缆线路进行优化是有效
的。
4. 选择算子
在选择染色体时，要根据个体的适应度值选择出下一代
种群中的优良个体，在进化过程中筛选和保留有较高适应度个
体，以提高种群的整体素质，因此本文采用公式（9）选择算
子：
(9)
其中，Q(sv)是染色体sv的选择概率。 图3 节点网络图
5. 变异算子
变异算子用于引入随机性并增加种群的多样性，以免算法
陷入局部最优解，变异操作对染色体的基因值进行修改，以此
产生新的个体。本文算法采用2点变异操作，首先需要判断染色
体是否具备足成环率的约束条件，如果无法满足，则从其值为0
的基因位中随机挑选2个设置为1；若满足，则从其全部基因位
中随机取2个。
四、算例分析
（一）基于蚁群算法的通信光缆线路优化规划
本文采用10个节点，2条已有支路和14条待建支路。用虚线
表示待建线路，用实线表示已有支路，具体见图1。
根据本文所述的方法，蚁群算法本身参数设置如下：C0=0.
5,a=1,b=1,r=7.0,Q=30,D=10,m=50，最大运行次数Nmax=100。得
出铺设费用最小的有效方案，优化后的结果见图2。
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