蚁群算法的基本原理
蚁群算法的原理与实现
蚁群算法的原理与实现蚁群算法的原理与实现蚁群算法是一种基于蚁群行为觅食的启发式搜索算法，它模拟了蚁群觅食的过程，通过蚂蚁之间的信息交流和相互合作，最终找到最优解。
蚁群算法具有自组织、分布式计算和并行搜索等特点，被广泛应用于优化问题的求解。
蚁群算法的基本原理是模拟蚂蚁觅食的行为。
在蚂蚁觅食的过程中，蚂蚁们会释放信息素，并根据信息素的浓度选择路径。
当一只蚂蚁找到食物后，它会返回蚁巢，并释放更多的信息素，吸引其他蚂蚁跟随它的路径。
随着时间的推移，路径上的信息素浓度会逐渐增加，越来越多的蚂蚁会选择这条路径，形成正反馈的效应。
最终，蚂蚁们会找到一条最优路径连接蚁巢和食物。
蚁群算法的实现过程可以分为两个阶段，即路径选择阶段和信息素更新阶段。
在路径选择阶段，蚂蚁根据信息素的浓度和距离选择路径。
通常情况下，蚂蚁倾向于选择信息素浓度高且距离短的路径。
在信息素更新阶段，蚂蚁会根据路径的质量释放信息素。
一般来说，路径质量好的蚂蚁会释放更多的信息素，以吸引更多的蚂蚁跟随。
为了实现蚁群算法，需要定义一些重要的参数，如信息素浓度、信息素挥发率、蚂蚁的移动速度和路径选择的启发因子等。
信息素浓度表示路径上的信息素浓度大小，信息素挥发率表示信息素的衰减速度，蚂蚁的移动速度表示蚂蚁在路径上的移动速度，路径选择的启发因子表示蚂蚁在选择路径时信息素和距离的权重。
蚁群算法的优势在于它能够找到全局最优解，并且对解空间的搜索范围不敏感。
同时，蚁群算法还能够处理具有多个局部最优解的问题，通过信息素的传播和挥发，逐渐淘汰次优解，最终找到全局最优解。
然而，蚁群算法也存在一些不足之处。
首先，算法的收敛速度较慢，需要进行多次迭代才能达到较好的结果。
此外，算法的参数设置对算法的性能影响较大，需要进行调优。
最后，蚁群算法在处理大规模问题时，需要消耗较大的计算资源。
总的来说，蚁群算法是一种有效的优化算法，能够解决许多实际问题。
通过模拟蚂蚁的觅食行为，蚁群算法能够找到最优解，具有自组织、分布式计算和并行搜索等特点。
蚁群算法原理及其应用
蚁群算法原理及其应用1.介绍蚁群算法蚁群算法是基于群体智能的一种优化算法，它是由蚂蚁觅食行为得到的灵感而设计的。
它通过模拟蚂蚁觅食时的信息素传递、挥发和追随机制，以寻找最优解，在优化搜索问题方面表现出了很高的效率和准确率。
蚁群算法的核心思想是通过模拟蚂蚁觅食时的联合行为，来寻找最优解。
在蚂蚁觅食的过程中，蚂蚁们会释放信息素，并且在寻找食物的过程中会不断地追随信息素浓度最高的路径。
最终，所有蚂蚁都会找到最短路径，这是通过信息素的积累实现的。
同样的，蚁群算法也是通过信息素的积累来找到最优解。
2.蚁群算法工作原理蚁群算法是基于蚂蚁觅食行为的优化算法，其主要的工作原理是通过模拟蚂蚁的联合行为寻找最优解。
其过程可以分为蚂蚁编号、路径选择、信息素更新三个阶段。
蚂蚁编号：首先，将每只蚂蚁进行编号，这个编号的目的是为了标识蚂蚁，以便于后面对信息素的更新和路径选择进行控制。
路径选择：在路径选择过程中，每只蚂蚁都会根据自己当前的位置，以及路径上已有的信息素浓度等因素，选择一条路径进行行走。
在这个过程中，蚂蚁们会保留走过的路径，并且释放信息素。
信息素更新：在信息素更新过程中，所有路径上的信息素浓度都会发生变化，其中信息素的浓度会受到蚂蚁在路径上的行走距离、信息素挥发率、以及其他因素的影响。
所有蚂蚁行走结束后，信息素更新过程便开始了。
3.蚁群算法的应用领域蚁群算法在解决优化问题方面具有很大的应用潜力，其能够用于很多领域。
以下是蚁群算法在各个领域的应用举例：（1）路径规划领域蚁群算法可以应用在路径规划领域中，用于求解最短路径和最优路径问题。
在实际应用中，蚁群算法在公共交通网络、航空路线规划、车辆路径优化等方面都表现出了很好的效果。
（2）组合优化领域蚁群算法在组合优化领域中得到了广泛的应用，可以用于解决如旅行商问题、装载问题、集合划分问题等复杂的组合优化问题。
（3）机器学习领域蚁群算法在机器学习领域的应用，包括聚类、分类、特征选择等方面。
蚁群算法的原理及其应用
蚁群算法的原理及其应用1. 蚁群算法的介绍蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种启发式优化算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物路径时的行为。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在信息素的引导下进行行为选择，来寻找最优解。
蚁群算法的核心思想是利用分布式的信息交流和反馈机制来完成问题的求解。
2. 蚁群算法的原理蚁群算法的原理可简述为以下几个步骤：1.创建蚁群：随机生成一定数量的蚂蚁，将其放置在问题的初始状态上。
2.信息素初始化：对于每条路径，初始化其上的信息素浓度。
3.蚂蚁的移动：每只蚂蚁根据一定的规则，在解空间中移动，并根据路径上的信息素浓度决定移动的方向。
4.信息素更新：每只蚂蚁在移动到目标位置后，根据路径的质量调整经过路径上的信息素浓度。
5.更新最优路径：记录当前找到的最优路径，并更新全局最优路径。
6.蚂蚁迭代：重复进行2-5步骤，直到满足终止条件。
3. 蚁群算法的应用蚁群算法被广泛应用于许多优化问题的求解，特别是在组合优化、路径规划、图着色等领域。
3.1 组合优化问题蚁群算法在组合优化问题中的应用主要包括旅行商问题（TSP）、背包问题（KP）、调度问题等。
通过模拟蚂蚁的移动和信息素的更新，蚁群算法可以找到全局最优解或接近最优解的解决方案。
3.2 路径规划问题在路径规划问题中，蚁群算法常被用于解决无人车、无人机等的最优路径规划。
蚁群算法能够在搜索空间中寻找最短路径，并考虑到交通拥堵等实际情况，提供合适的路径方案。
3.3 图着色问题蚁群算法可以用于解决图着色问题，即给定一个图，用尽可能少的颜色对其顶点进行着色，使得相邻顶点的颜色不同。
蚁群算法通过模拟蚂蚁的移动和信息素的更新，能够找到一种较好的图着色方案。
4. 蚁群算法的优缺点4.1 优点•收敛性好：蚁群算法能够在相对较短的时间内找到较优解。
•分布式计算：蚂蚁的并行搜索使得蚁群算法能够处理大规模复杂问题。
•鲁棒性强：蚁群算法对问题的可行域和约束条件的适应性较强。
基于蚁群算法的路径规划
基于蚁群算法的路径规划路径规划是指在给定起点和终点的情况下，找到一条最优路径使得在特定条件下完成其中一种任务或达到目标。
蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物路径的启发式算法，已经广泛应用于路径规划领域。
本文将详细介绍基于蚁群算法的路径规划的原理、方法和应用，旨在帮助读者深入理解该领域。
1.蚁群算法原理蚁群算法的灵感源自蚂蚁在寻找食物过程中携带信息以及通过信息交流来引导其他蚂蚁找到食物的群体行为。
算法的基本原理如下：1）路径选择方式：蚂蚁根据信息素浓度和距离的启发信息进行路径选择，信息素浓度高的路径和距离短的路径更容易被选择。
2）信息素更新方式：蚂蚁在路径上释放信息素，并通过信息素挥发过程和信息素增强机制来更新路径上的信息素浓度。
3）路径优化机制：较短路径上释放的信息素浓度较高，经过多次迭代后，社会积累的信息素会指引蚂蚁群体更快地找到最优路径。
4）局部和全局：蚂蚁在选择路径时，既有局部的能力，也有全局的能力，这使得算法既能收敛到局部最优解，又能跳出局部最优解继续探索新的路径。
2.蚁群算法步骤1）定义问题：明确起点、终点以及路径上的条件、约束等。
2）初始化信息素与距离矩阵：设置初始信息素值和距离矩阵。
3）蚂蚁移动：每只蚂蚁根据信息素浓度和距离的启发选择下一个节点，直到到达终点。
4）信息素更新：蚂蚁根据路径上释放的信息素更新信息素矩阵。
5）迭代：不断重复蚂蚁移动和信息素更新过程，直到满足停止条件为止。
6）输出最优路径：根据迭代结果输出最优路径。
3.蚁群算法应用1）TSP问题：旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是蚁群算法应用的典型问题之一、该问题是在给定一组城市以及它们之间的距离，求解一条经过每个城市一次且最短的路径。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在城市之间的移动来求解该问题，并能够较快地找到接近最优解的路径。
2）无人机路径规划：无人机路径规划是指在给定起点和终点的情况下，找到无人机的最优飞行路径。
蚁群算法（ACO）解决TSP问题
蚁群算法（ACO）解决TSP问题⼀、蚁群算法1.基本原理蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是⼀种基于种群寻优的启发式搜索算法，有意⼤利学者M.Dorigo等⼈于1991年⾸先提出。
该算法受到⾃然界真实蚁群集体在觅⾷过程中⾏为的启发，利⽤真实蚁群通过个体间的信息传递、搜索从蚁⽳到⾷物间的最短路径等集体寻优特征，来解决⼀些离散系统优化中的困难问题。
经过观察发现，蚂蚁在寻找⾷物的过程中，会在它所经过的路径上留下⼀种被称为信息素的化学物质，信息素能够沉积在路径上，并且随着时间逐步挥发。
在蚂蚁的觅⾷过程中，同⼀蚁群中的其他蚂蚁能够感知到这种物质的存在及其强度，后续的蚂蚁会根据信息素浓度的⾼低来选择⾃⼰的⾏动⽅向，蚂蚁总会倾向于向信息素浓度⾼的⽅向⾏进，⽽蚂蚁在⾏进过程中留下的信息素⼜会对原有的信息素浓度予以加强，因此，经过蚂蚁越多的路径上的信息素浓度会越强，⽽后续的蚂蚁选择该路径的可能性就越⼤。
通常在单位时间内，越短的路径会被越多的蚂蚁所访问，该路径上的信息素强度也越来越强，因此，后续的蚂蚁选择该短路径的概率也就越⼤。
经过⼀段时间的搜索后，所有的蚂蚁都将选择这条最短的路径，也就是说，当蚁巢与⾷物之间存在多条路径时，整个蚁群能够通过搜索蚂蚁个体留下的信息素痕迹，寻找到蚁巢和⾷物之间的最短路径。
蚁群算法中，蚂蚁个体作为每⼀个优化问题的可⾏解。
⾸先随机⽣成初始种群，包括确定解的个数、信息素挥发系数、构造解的结构等。
然后构造蚁群算法所特有的信息素矩阵每只妈蚁执⾏蚂蚊移动算⼦后，对整个群体的蚂蚁做⼀评价，记录最优的蚂蚁。
之后算法根据信息素更新算⼦更新信息素矩阵，⾄此种群的⼀次选代过程完成。
整个蚂蚁群体执⾏⼀定次数的选代后退出循环、输出最优解。
2.术语介绍（1）蚂蚁个体。
每只蚂蚁称为⼀个单独的个体，在算法中作为⼀个问题的解。
（2）蚂蚁群体。
⼀定数量的蚂蚁个体组合在⼀起构成⼀个群体，蚂蚁是群体的基本单位。
蚁群算法
蚁群算法
蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法，具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点。
蚁群算法的基本原理是：生物界中蚂蚁农搜寻食物源时，能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物——信息素。
使得在一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为。
当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时，留下的这种信息素轨迹也越多，以致信息素强度增大，使后来蚂蚁选择该路径的概率也越来越高，从而更增加了该路径的信息素强度。
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO），又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。
它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。
蚁群算法原理
蚁群算法搜索过程中，每只人工蚂蚁独立地按下面的方式进行工作：①从起点出发②按一定的转移概率确定下一个节点，修改路径轨迹强度（局部轨迹强度更新）③对所有路径轨迹上的强度进行修改。
数据分析知识：数据挖掘中的蚁群算法
数据分析知识：数据挖掘中的蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法。
它是一种基于群体智能的方法，能够有效地用于数据挖掘和机器学习领域。
本文将介绍蚁群算法的基本原理和应用案例。
一、蚁群算法的基本原理蚁群算法受到了蚂蚁觅食行为的启发。
蚂蚁在觅食过程中会遵循一定的规则，例如在路径上释放信息素，吸引其他蚂蚁前往同一方向；在路径上的信息素浓度较高的路径更容易选择。
蚁群算法利用了这些规则，以一种群体智能的方式搜索解空间。
具体来说，蚁群算法由以下几个步骤组成：1.初始化：定义问题的解空间和初试信息素浓度。
解空间可以是任何基于排列、图形或其他对象的集合，例如TSP问题中的城市序列集合。
信息素浓度矩阵是一个与解空间大小相同的矩阵，用于反映每个解的吸引力。
2.移动规则:蚂蚁在解空间中移动的规则。
通常规则包括根据当前解和信息素浓度选择下一步解以及更新当前解的信息素浓度。
3.信息素更新:蚁群中的蚂蚁经过路径后，更新路径上的信息素浓度。
通常信息素浓度的更新涉及一个挥发系数和一个信息素增量。
4.终止条件:确定蚁群算法的运行时间，例如最大迭代次数或达到特定解的准确度。
蚁群算法是一种群体智能的方法，每只蚂蚁只能看到局部的解。
通过信息素的释放和更新，蚁群最终能够找到全局最优解。
二、蚁群算法的应用案例蚁群算法最常用于解决组合优化问题，例如TSP问题、车辆路径问题和任务分配问题。
下面将介绍蚁群算法在TSP问题和车辆路径问题中的应用。
1. TSP问题TSP问题是一个NP难问题，是指在旅行时，如何有效地走遍所有篮子，使得总的旅行距离最小。
蚁群算法是适用于TSP问题的一种有效的算法。
在每一代，蚂蚁会在城市之间移动，假设当前城市为i，则下一个选择的城市j是基于概率函数计算得到的。
概率函数考虑了当前城市的信息素浓度以及城市之间的距离。
每条路径释放的信息素浓度大小根据路径长度而定。
这样，蚂蚁可以在TSP问题上找到最优解。
2.车辆路径问题车辆路径问题是指在有限时间内如何合理地分配车辆到不同的客户，以最小化送货时间和车辆的旅行距离。
蚁群算法的基本原理
蚁群算法的基本原理蚁群算法 (Ant Colony Optimization, ACO) 是一种基于群体智能的优化算法，模拟了蚂蚁在寻找食物时候的行为，被广泛应用于求解组合优化问题、路径规划等领域。
蚁群算法的基本思路蚁群算法的基本思路是通过模拟蚂蚁在寻找食物的过程中释放信息素来获取全局最优解。
具体过程如下：1.初始化信息素: 首先，需要在所有可行解的路径上放置一些信息素。
在开始时，信息素值可以选择为等量的值或一些默认值。
2.蚁群搜索: 一开始，所有的蚂蚁都分别随机选择一个节点作为起点，并开始在网络中搜索。
蚂蚁行动的过程中，会根据路径上信息素浓度的大小来选择下一步的方向。
同时，每只蚂蚁都会记录其所经过的路径和信息素值。
3.信息素更新: 每只蚂蚁到达终点之后，计算其所经过路径的费用，然后根据一定的规则更新路径上的信息素。
较优的路径上将会添加更多的信息素，使下一次蚂蚁选择该路径的概率更大。
4.重复搜索: 重复上面的步骤，直到满足一个停止条件为止。
一种常见的停止条件是达到预定的迭代次数。
蚁群算法的优势蚁群算法在解决组合优化问题时，具有以下的优势：1.全局优化能力极强: 因为每只蚂蚁都只关注自己所经过的路径上的信息素值，所以可以同时搜索并更新多个路径，从而有可能找到全局最优解。
2.能够避免陷入局部最优: 蚁群算法可以通过信息素的挥发、说长存、信息素值的启发式更新等手段来避免陷入局部最优解。
3.易于扩展和并行化: 蚁群算法通常是一种并行的算法，可以很轻松地应用于分布式计算环境中。
蚁群算法的应用蚁群算法在解决组合优化问题、路径规划、调度等方面有着广泛的应用，如下所示：1.旅行商问题: 蚁群算法可以用于解决旅行商问题。
2.线性规划问题: 蚁群算法可以用于求解线性规划问题。
3.路径规划问题: 蚁群算法可以用于车辆路径规划问题。
4.调度问题: 蚁群算法可以用于作业车间调度问题。
蚁群算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了蚂蚁在寻找食物时候的行为。
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2.1 蚁群算法的基本原理蚁群优化算法是模拟蚂蚁觅食的原理，设计出的一种群集智能算法。
蚂蚁在觅食过程中能够在其经过的路径上留下一种称之为信息素的物质，并在觅食过程中能够感知这种物质的强度，并指导自己行动方向，它们总是朝着该物质强度高的方向移动，因此大量蚂蚁组成的集体觅食就表现为一种对信息素的正反馈现象。
某一条路径越短，路径上经过的蚂蚁越多，其信息素遗留的也就越多，信息素的浓度也就越高，蚂蚁选择这条路径的几率也就越高，由此构成的正反馈过程，从而逐渐的逼近最优路径，找到最优路径。
蚂蚁在觅食过程时，是以信息素作为媒介而间接进行信息交流，当蚂蚁从食物源走到蚁穴，或者从蚁穴走到食物源时，都会在经过的路径上释放信息素，从而形成了一条含有信息素的路径，蚂蚁可以感觉出路径上信息素浓度的大小，并且以较高的概率选择信息素浓度较高的路径。
(a)蚁穴 1 2 食物源A B (b)人工蚂蚁的搜索主要包括三种智能行为： （1）蚂蚁的记忆行为。
一只蚂蚁搜索过的路径在下次搜索时就不再被该蚂蚁选择，因此在蚁群算法中建立禁忌表进行模拟。
（2）蚂蚁利用信息素进行相互通信。
蚂蚁在所选择的路径上会释放一种信息素的物质，当其他蚂蚁进行路径选择时，会根据路径上的信息素浓度进行选择，这样信息素就成为蚂蚁之间进行通信的媒介。
（3）蚂蚁的集群活动。
通过一只蚂蚁的运动很难达到事物源，但整个蚁群进行搜索就完全不同。
当某些路径上通过的蚂蚁越来越多时，路径上留下的信息素数量也就越多，导致信息素强度增大，蚂蚁选择该路径的概率随之增加，从而进一步增加该路径的信息素强度，而通过的蚂蚁比较少的路径上的信息素会随着时间的推移而挥发，从而变得越来越少。
3.3.1蚂蚁系统蚂蚁系统是最早的蚁群算法。
其搜索过程大致如下：在初始时刻，m 只蚂蚁随机放置于城市中，各条路径上的信息素初始值相等，设为：0(0)ij ττ=为信息素初始值，可设0m m L τ=，m L 是由最近邻启发式方法构造的路径长度。
其次，蚂蚁(1,2,)k k m =，按照随机比例规则选择下一步要转移的城市，其选择概率为：[()][()],[()][()]()0k ij ij k k is is ij s allowed t t j allowed t t p t αβαβτητη∈⎧∈⎪⎪=⎨⎪⎪⎩∑，否则其中，ij τ为边(,)i j 上的信息素，1ij ij d η=为从城市i 转移到城市j 的启发式因子，k allowed 为蚂蚁k 下一步被允许访问的城市集合。
为了不让蚂蚁选择已经访问过的城市，采用禁忌表k tabu 来记录蚂蚁k 当前所走过的城市。
经过t 时刻，所有蚂蚁都完成一次周游，计算每只蚂蚁所走过的路径长度，并保存最短的路径长度，同时，更新各边上的信息素。
首先是信息素挥发，其次是蚂蚁在它们所经过的边上释放信息素，其公式如下：(1)ij ij τρτ=- ，其中ρ为信息素挥发系数，且01ρ<≤。
1mk ij ij ij k τττ==+∆∑，其中k ij τ∆是第k 只蚂蚁向它经过的边释放的信息素，定义为：10k ij k ijd τ⎧⎪∆=⎨⎪⎩，如果边(i,j)在路径T 上，否则 （3.2） 根据（3.2）可知，蚂蚁构建的路径长度ij d 越小，则路径上各条边就会获得更多的信息素，则在以后的迭代中就更有可能被其他的蚂蚁选择。
蚂蚁完成一次循环后，清空禁忌表，重新回到初始城市，准备下一次周游。
大量的仿真实验发现，蚂蚁系统在解决小规模TSP 问题时性能尚可，能较快的发现最优解，但随着测试问题规模的扩大，AS 算法的性能下降的比较严重，容易出现停滞现象。
因此，出现了大量的针对其缺点的改进算法。
3.3.2精英蚂蚁系统精英蚂蚁系统[11]是对基本AS 算法的第一次改进，它首先由Dorigo 等人中提出，它的设计思想是对算法每次循环之后给予最优路径额外的信息素量。
找出这个解的蚂蚁称为精英蚂蚁。
将这条最优路径记为bs T （best-so-far tour ）。
针对路径bs T 的额外强化是通过向bs T 中的每一条边增加bs L e /大小的信息素得到的，其中e 是一个参数，它定义了给予路径bs T 的权值大小，bs L 代表了bs T 的长度。
这样相应的信息素的更新公式如式（3.3）：1(1)(1)()()()mk bs ij ij ij ij k t t t e t τρτττ=+=-+∆+∆∑ （3.3）其中，)(t k ij τ∆的定义方法跟以前的相同，)(t bs ij τ∆的定义则如式（3.4）：⎪⎩⎪⎨⎧∈=∆ otherwise 0T j)(i, f 1)(bs ，，i Lt bs bs ij τ （3.4） Dorigo 等人的文章列举的计算结果表明，使用精英策略并选取一个适当的e 值将使得AS 算法不但可以得到更好的解，而且能够在更少的迭代次数下得到一些更好的解。
3.3.3最大-最小蚂蚁系统最大-最小蚂蚁系统（MM AS [13-15]）是到目前为止解决TSP 问题最好的ACO 算法方案之一。
MM AS 算法是在AS 算法的基础之上，主要作了如下的改进：（1）为避免算法过早收敛于局部最优解，将各条路径可能的外激素浓度限制于[]max min ,ττ，超出这个范围的值被强制设为m in τ或者是m ax τ，可以有效地避免某条路径上的信息量远大于其余路径，避免所有蚂蚁都集中到同一条路径上；（2）强调对最优解的利用。
每次迭代结束后，只有最优解所属路径上的信息被更新，从而更好地利用了历史信息；（3）信息素的初始值被设定为其取值范围的上界。
在算法的初始时刻，ρ取较小的值时，算法有更好的发现较好解的能力。
所有蚂蚁完成一次迭代后，按（3.5）式对路径上的信息作全局更新：()()()()()1,0,11∈∆+⋅-=+ρττρτt t t best ij ij ij （3.5）()⎪⎩⎪⎨⎧=∆否则，包含在最优路径中如果边0,,1j i L bestbest ij τ （3.6） 允许更新的路径可以是全局最优解，或本次迭代的最优解。
实践证明逐渐增加全局最优解的使用频率，会使该算法获得较好的性能。
3.3.4基于排序的蚁群算法基于排序的蚂蚁系统（AS rank ）[16]是对AS 算法的一种改进。
其改进思想是：在每次迭代完成后，蚂蚁所经路径将按从小到大的顺序排列，即)()()(21t L t L t L m ≤≤。
算法根据路径长度赋予不同的权重，路径长度越短权重越大。
全局最优解的权重为w ，第r 个最优解的权重为{}r w -,0m ax ，则AS rank 的信息素更新规则为：()()()()()()()gb gb ij r r ij gb ij r ijw r ij ij L t t L t t w t r w t t /1/11,0,)()1()1(11=∆=∆∈∆⋅+∆⋅-+⋅-=+∑-=ττρτττρτ，其中， （3.7）3.3.5蚁群系统蚁群系统（ACS [12]）是由Dorigo 等人提出来的改进的蚁群算法，它与AS 的不同之处主要体现在三个方面：（1）采用不同的路径选择规则，能更好地利用蚂蚁所积累的搜索经验。
（2）信息素挥发和信息素释放动作只在至今最优路径的边上执行，即每次迭代之后只有至今最优蚂蚁被允许释放信息素；（3）除了全局信息素更新规则外，还采用了局部信息素更新规则。
在ACS 中，位于城市i 的蚂蚁k ，根据伪随机比例规则选择城市j 作为下一个访问的城市。
路径选择规则由下面式子给出：[]{}0arg max ,k il il l allowed q q j J βτη∈⎧≤⎪=⎨⎪⎩如果，否则 (3.8)()()()()()0kij ij k k is is ij s allowed t t if j allowed t t p t elseαβαβτητη⊂⎧⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎪∈⎪⎡⎤⎡⎤=⎨⎣⎦⎣⎦⎪⎪⎩∑ (3.9) 其中，q 是均匀分布在区间[]01，中的一个随机变量，()0001q q ≤≤是一个参数，J 是根据(3.9)给出的概率分布产生出来的一个随机变量（其中1α=）。
ACS 的全局信息素更新规则为：()1bs ij ij ij τρτρτ=-+∆ ， (),bs i j T ∀∈ (3.10)1bs bs ij C τ∆= (3.11)ACS 的局部信息素更新规则方式定义：在路径构建过程中，蚂蚁每经过一条边(),i j ，都将立刻调用这条规则更新该边上的信息素：()01ij ij τρτξτ=-+ (3.12)其中，ξ和0τ是两个参数，ξ满足01ξ<<，0τ是信息素量的初始值。
局部更新的作用在于，蚂蚁每一次经过边(),i j ，该边的信息素ij τ将会减少，从而使得其他蚂蚁选中该边的概率相对减少。
一、一个星期七天Sunday Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Saturday二、一年十二个月January February March April May JuneJuly August September October November December三、一年四季1. spring2. summer3. autumn4. winter四、容易拼写错的数字1. eighth第八2. ninth第九3. forty四十4. twelfth第十二5. twentieth第二十四、亲属称呼1. daughter (女儿)2. niece (女性晚辈)3. nephew (男性晚辈)4. cousin (同辈兄弟姐妹)5. aunt (女性长辈)6. uncle (男性长辈)五、以下动词加-ed或-ing要双写最后一个字母1. regret (regretted, regretting) 后悔2. control (controlled, controlling) 控制3. admit (admitted, admitting) 承认4. occur (occurred, occurring) 出现5. prefer (preferred, preferring) 宁愿6. refer (referred, referring) 提到7. forget (forgetting ) 忘记8. permit (permitted, permitting)允许9. equip (equipped, equipping) 装备注意：quarrel, signal, travel中的l可双写（英国英语）也可不双写（美国英语）六、部分过去式和过去分词不规则变化的动词1. broadcast (broadcast, broadcast) 广播2. flee (fled, fled) 逃跑3. forbid (forbade, forbidden) 禁止4. forgive (forgave, forgiven) 原谅5. freeze (froze, frozen) 结冰6. hang (作“绞死”讲，是规则的；作“悬挂”讲，其过去式过去分词都是hung)7. lie –lied –lied 说谎; lie—lay---lain躺下lay-laid-laid 放置8. seek (sought, sought) 寻求 9. shake (shook, shaken) 发抖10. sing (sang, sung) 唱歌 11. sink (sank, sunk/sunken) 下沉12. spread (spread, spread) 传播 13. swim (swam, swum) 游泳14. tear (tore, torn) 撕碎 16.wear( wore;worn) 穿/戴17.hold (held, held ) 18.make (made, made)19. keep (kept, kept)七、意思相近的词1. check （核对）/ examine(检查)/ test（测试）2. receive（收到） / accept（接受）3. destroy （毁坏；毁灭）/ damage（破坏）4. celebrate(庆祝)/ congratulate（祝贺）5. wear sth / dress sb 穿衣八、注意形容词变名词时的拼写变化1. long—length 长度2. wide—width 宽度3. high—height 高度4. strong—strength力量九、以-ic结尾的动词，应先把-ic变为-ick，再加ing或ed1. picnic (picnicked, picnicking) 野餐十、个别名词的复数拼写1. German (Germans) 德国人2. gulf (gulfs) 海湾3. handkerchief (handkerchiefs) 手帕roof (roofs) 房顶4. hero (英雄)，potato (土豆)，tomato (西红柿) 等有生命的以-o结尾的名词变复数时要加-es。