本结果。

在M. Dorigo 三种不同的模型中，循环路径(i,j)上信息量的增量??ij不同。

1）Ant-quantity system 模型中，

?Q?d,若第k只蚂蚁在时刻t和t?1之间经过ijk??ij??ij

?0, 其它?2）在Ant-density system 模型中，

t和t?1之间经过ij?Q,若第k只蚂蚁在时刻 ????其它?0, kij3）在Ant-cycle system 模型中，

?Q过ij?,若第k只蚂蚁在本次循环中经k ??ij??Lk?0, 其它?其中Q是反映蚂蚁所留轨迹数量的常数，Lk表示第k只蚂蚁在本次循环中所走路径的

kk长度；且t?0时，?ij(0)?c，??ij、2）利用的是局部信息，模?0。算法中模型1）

型3）利用的是整体信息。

人工蚁群算法中，?,?,Q等参数对算法性能也有很大的影响。?值的大小表明留在每个结点上的信息量受重视的程度，?值越大，蚂蚁选择以前选过的点的可能性越大，但过大会使搜索过早陷于局部极小点；?的大小表明启发式信息受重视的程度；Q值会影响算法的收敛速度，Q过大会使算法收敛于局部极小值，过小又会影响算法的收敛速度，随问题规模的增大Q的值也需要随之变化；蚂蚁的数目越多，算法的全局搜索能力越强，但数目加大将使算法的收敛速度减慢。

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