9.2.1 蚁群算法、粒子群优化与 MAS 的结合

文档摘要

9.2.1 蚁群算法、粒子群优化与 MAS 的结合当粒子在蚁穴中迷路：一个MAS框架下ACO-PSO混合调度器的实时收敛陷阱与修复手记凌晨三点十七分，监控告警第三次亮起——某港口AGV协同调度系统在连续运行72小时后，任务平均等待时间陡增417%，三台跨运车在堆场B07区陷入“幽灵循环”：它们反复扫描同一组集装箱位，却始终无法达成路径共识。日志里没有崩溃，没有超时，只有成千上万条平静得近乎诡异的和交替刷屏。这不是算法理论失效的现场，而是多智能体系统（MAS）中蚁群算法（ACO）与粒子群优化（PSO）耦合失稳的真实切片。教科书会告诉你：“ACO擅长离散组合优化，PSO长于连续空间探索，二者结合可互补短板。