通过增加蚂蚁的探索性，即使较差的路径也有一定概率被选择，能够避免蚁群算法陷入局部最优解。在搜索过程中，可以灵活调整路径选择时的概率参数，提高探索性，使得蚂蚁更多地探寻未知区域，从而找到更优解。这种随机性的引入有助于克服算法的局部收敛问题。

引入信息素挥发机制，让信息素在路径上逐渐蒸发，可以防止蚂蚁过度集中在某些路径上。较长路径上的信息素浓度减少，鼓励蚂蚁群体探索其他路径，有助于跳出局部最优解，促进全局搜索。

动态调整参数使得蚁群算法在不同阶段具有不同的行为。初始阶段增加探索性，后期注重信息素更新和传递，能够平衡算法的探索和利用策略，避免过早陷入局部最优解，同时加快算法收敛速度。

通过多次独立运行蚁群算法，每次运行使用不同的初始信息素设置或路径选择策略，能够增加找到全局最优解的机会。集成多次运行的结果，可以得到更优质的解决方案，提高算法的稳定性和可靠性。

改进启发式信息的准确性，使其更好地指导路径选择，能够引导蚂蚁在搜索空间中更快速、更准确地找到更优解。合理的启发式信息设计能够提高算法的效率和精度，降低陷入局部最优解的风险。

蚁群算法：是一种群体智能算法，具有自适应性和鲁棒性，适用于解决组合优化问题，特别擅长处理 TSP 和路径规划等问题。

遗传算法：是一种全局搜索算法，适用于连续和离散优化问题，能够在大规模解空间中搜索全局最优解。

蚁群算法：蚂蚁通过信息素和启发式信息选择路径，是一种概率性搜索算法，强调蚂蚁群体的合作与协作，信息素的积累和释放是群体行为的结果。

遗传算法：通过遗传操作（选择、交叉和变异）对候选解进行进化和改进，是一种随机搜索算法，其注重个体的遗传进化，通过个体的选择和遗传操作来改进解的质量。

蚁群算法：由于蚂蚁之间通过信息素传递实现合作和信息交流，蚂蚁群体有较强的全局搜索能力。探索性的引入和信息素的更新机制有助于跳出局部最优解，更好地进行全局搜索，从而减少陷入局部最优的可能性。

遗传算法：遗传算法在处理局部最优方面相对较差。由于遗传算法的搜索是基于个体的遗传进化，很容易陷入局部最优解。尤其对于复杂的非凸优化问题，遗传算法可能需要更多的策略来增加全局搜索能力，以克服局部最优问题。