where ij is the heuristic visibili

where ij is the heuristic visibility of edge (i, j), generally it is
a value of 1/dij, where dij is the distance between city i and city j. Jk (i) is a set of cities which remain to be visited when the ant is at city i. α and β are are two adjustable positive

One direct solving method is to select the route which has
minimum total cost for all possible permutations of N cities. The number of permutations can be very large for even 40 cities. Every tour is represented in 2n different ways (for symmetrical TSP). Since there are n! possible ways to permute n numbers, the size of the search space is then

parameters that control the relative weights of the pheromone trail and of the heuristic visibility. If α=0, the closed vertex is more likely to be selected. This is responding to a classical stochastic greedy algorithm. If on the contrary β=0, only pheromone amplification is at work: This method will lead the system to a stagnation situation, i.e. a situation in which all the ants generate a sub-optimal tour. So the trade-off between edge length and pheromone intensity appears to be necessary.
After each ant completes its tour, the pheromone amount on each path will be adjusted according to equation

Kết quả (Việt) 1:

nơi ij nói chung là tầm nhìn heuristic của edge (i, j), nó là
giá trị bằng 1/dij, nơi dij là khoảng cách giữa thành phố i và thành phố j. Jk (i) là một tập hợp của các thành phố mà vẫn để được truy cập khi các kiến ở thành phố i. α và β đang tích cực điều chỉnh hai

một trực tiếp giải quyết phương pháp là để chọn tuyến đường mà đã
tối thiểu tổng chi phí cho tất cả có thể hoán vị của các thành phố N. Một số hoán vị có thể rất lớn cho các thành phố thậm chí 40. Mỗi tour du lịch được thể hiện bằng nhiều cách khác nhau 2n (đối với các đối xứng TSP). Kể từ khi có n! có thể có cách để permute n số, kích thước của không gian tìm kiếm là sau đó

tham số kiểm soát trọng lượng tương đối của đường mòn pheromone và tầm nhìn heuristic. Nếu α = 0, đỉnh đóng là nhiều khả năng để bạn lựa chọn. Đây đáp ứng một giải thuật tham lam cổ điển ngẫu nhiên. Nếu trên trái β = 0, chỉ pheromone dầu khuếch đại là tại nơi làm việc: phương pháp này sẽ dẫn hệ thống đến một tình trạng trì trệ, tức là một tình huống mà trong đó tất cả các loài kiến tạo ra một tour du lịch này tối ưu. Do đó, sự đánh đổi giữa cường độ dài và pheromone cạnh dường như là cần thiết.
sau khi hoàn tất mỗi kiến tour du lịch của nó, số lượng pheromone dầu trên mỗi con đường sẽ được điều chỉnh theo phương trình

Kết quả (Việt) 2:

nơi  ij là khả năng hiển thị Heuristic của cạnh (i, j), nói chung nó là
một giá trị của 1/dij, nơi dij là khoảng cách giữa thành phố i và thành phố j. Jk (i) là một tập hợp của các thành phố mà vẫn được truy cập khi kiến là tại thành phố tôi. α và β được là hai điều chỉnh tích cực Một phương pháp giải quyết trực tiếp là chọn các tuyến đường có tổng chi phí tối thiểu cho tất cả các hoán vị có thể có của N thành phố. Số lượng hoán vị có thể rất lớn đối với ngay cả 40 thành phố. Mỗi tour du lịch được thể hiện theo những cách khác nhau 2n (cho TSP đối xứng). Vì có n! cách có thể để hoán vị số n, kích thước của không gian tìm kiếm là sau đó các thông số kiểm soát trọng lượng tương đối của các đường mòn pheromone và khả năng hiển thị heuristic. Nếu α = 0, đỉnh khép kín có nhiều khả năng được lựa chọn. Này được đáp ứng một ngẫu nhiên thuật toán tham lam cổ điển. Nếu trên trái β = 0, chỉ pheromone khuếch đại là tại nơi làm việc: Phương pháp này sẽ dẫn hệ thống đến tình trạng trì trệ, tức là một tình huống trong đó tất cả các kiến tạo ra một tour du lịch tiểu tối ưu. Vì vậy, thương mại-off giữa chiều dài cạnh và cường độ pheromone dường như là cần thiết. Sau mỗi kiến hoàn thành tour du lịch của mình, lượng pheromone trên mỗi con đường sẽ được điều chỉnh theo phương trình