针对蚁群算法在求解大规模优化问题时存在的3个缺点：消耗时间长、蚂蚁在下次搜索时目标导向不强导致搜索随机性大、寻优路径上的信息素过度增强导致得到假的最优解。本文提出了基于边缘初始化和自适应全局信息素的改进蚁群算法。在相同参数下，其搜索时间大大缩短，并且得到了更好的最优解。将其应用到旅行商(TSP)问题中，和基本蚁群算法、遗传算法相比较，其具有以下优点：较好的搜索最优解的能力；对新解不会过早的终止；探索新解的能力进一步增强。因此，改进的蚁群算法在求解TSP等组合优化问题时非常有效。