蚁群算法及其应用研究(3)

●＿＿＿Ｉｌ●●●ｌ，Ｉ—＿●Ｉ——Ｉ——＿ ｌＩＩ ＿ｌ＿ｌ●＿＿●ＩｌＩｌ＿＿＿ｌ ＿Ｉ Ａｂｓｔｒａｃｔ

Ａｂｓｔｒａｃｔ

Ｂｉｏｌｏｇｉｓｔｓ’ｓｔｕｄｙｆｏｕｎｄｔｈａｔｎａｔｕｒａｌ

ｐｈｅｒｏｍｏｎｅａｎｔｓｃｏｕｌｄｒｅｌｅａｓｅａｃｈｅｍｉｃａｌｓｕｂｓｔａｎｃｅｋｎｏｗｎａｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄｔｈｒｏｕｇｈｗｈｉｃｈ

ａａｎｔｃｏｌｏｎｙｃｏｎｄｕｃｔｉｎｄｉｒｅｃｔｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｎｏｒｄｅｒｔｏｆｉｎｄｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｆｒｏｍｎｅｓｔｔｏｆｏｏｄ．Ｉｎｓｐｉｒｅｄｂｙｔｈｅａｎｔ’ｓ

ｂｅｈａｖｉｏｒ，ＩｔａｌｙｓｃｈｏｌａｒＤｏｒｉｇｏａｎｄｈｉｓｃｏｌｌｅａｇｕｅｓｄｉｄｓｏｍｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｂｙｃｏｍｐｕｔｅｒ．Ｆｏｒｔｈｅｆｉｒｓｔｔｉｍｅ，ｔｈｅｙｐｒｏｐｏｓｅｄ

ｙｅａｒｓ，ａｎｔａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｉｎｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇ１０ｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏＣｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｎｅｔｗｏｒｋ

ＳＯｒｏｕｔｉｎｇ，ｆｕｎｃｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，ｒｏｂｏｔｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄ

ｓｈｏｗｓｔｈｅｇｒｅａｔｏｎ，ｗｈｉｃｈａｄｖａｎｔａｇｅｏｆａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｓｏｌｖｉｎｇｃｏｍｐｌｅｘｐｒｏｂｌｅｍｓａｎｄａｂｒｉｇｈｔｆｕｔｕｒｅｆｏｒｆｕｒｔｈｅｒｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．

Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒｅａｒｅｓｔｉｌｌｓｏｍｅｄｅｆｅｃｔｓｉｎａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｕｃｈａｓｃｏｓｔｉｎｇｔｏｏｍｕｃｈｔｉｍｅａｎｄｅａｓｙｔｏｄｒｏｐｉｎｔｏｓｔａｇｎａｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆａｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓ

ａｎｔｃｏｌｏｎｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．ＷｅａｓｄｏｓｏｍｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｕｐｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｓｗｅｌｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏＴＳＰ（ＴｒａｖｅｌｉｎｇＳａｌｅｓｍａｎＰｒｏｂｌｅｍ）ａｎｄ

ｏｎＭＫＰ（Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ

ａｎｄＫｎａｐｓａｃｋＰｒｏｂｌｅｍ）．Ｂａｓｅｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｔａｎｄａｒｄｄａｔａｓｅｔｓｗｅｃｏｍｐａｒｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎａｌｙｚｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｏｒｉｇｉｎａｌａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．

Ｆｉｒｓｔ，ａｎｅｗＡｎｔＣｏｌｏｎｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄ

ｄｉｆｆｕｓｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｔ

ｅｎｅｒｇｙｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎａｎｄｏｎｐｈｅｒｏｍｏｎｅｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｎｄａｄｏｐｔｓａｎｅｗｐｈｅｒｏｍｏｎｅｕｐｄａｔｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｂａｓｅｄｏｎｔｒａｎｓｆｏｒｍｗｈｉｃｈｉｎｔｅｇｒａｔｅｓ

ｐｈｅｒｏｍｏｎｅｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｇｌｏｂａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｌｏｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｎａｎｄｅｍｂｏｄｉｅｓｔｈｅｐｈｅｒｏｍｏｎｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒ

ｏｒｉｇｉｎａｌｐｈｅｒｏｍｏｎｅｄｉｆｆｕｓｉｏｎｍｏｄｅｌａｎｄ

ｔｏｆａｉｔｈｆｕｌｌｙｒｅｆｌｅｃｔａｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐａｔｈｓ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｗｅｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐａｔｈｐｈｅｒｏｍｏｎｅｄｉｆｆｕｓｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｈｅｓｔｒｅｎｇｔｈｆｉｅｌｄｏｆ

ｐｈｅｒｏｍｏｎｅｄｉｆｆｕｓｉｏｎｗｈｉｃｈｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｓｔｈｅｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎａｍｏｎｇａｎｔｓ．Ａｍｕｔａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙ、＾，ｉｔｌｌ

ｒｅｓｕｌｔ．ｌｏｗｅｒｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｉｓａｄｏｐｔｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｅａｃｈｅｖｏｌｕｔｉｏｎ

Ｓｅｃｏｎｄ，ａｉｍｉｎｇａｔｓｏｌｖｉｎｇｌａｒｇｅ—ｓｃａｌｅＴｒａｖｅｌｉｎｇＳａｌｅｓｍａｎＰｒｏｂｌｅｍｓｗｈｉｃｈｃｏｎｓｕｍｅ

ａｌａｒｇｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，ａｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｔａｄｏｐｔｓ

ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｔｏｌｏｏｋｆｏｒａｎｓｅｔａｒｅｏｆｍｕｌｔｉｓｔａｇｅｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｃｉｔｉｅｓｏｆＴＳＰｃｌｕｓｔｅｒｅｄｉｎｔｏｓｅｖｅｒａｌｄｉｓｔｒｉｃｔｓｂｙｍｅａｎｓｏｆｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ

ｔｏｓｏｌｖｉｎｇ

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