vấn đề nghiên cứu thuật toán ACO 0030

Bằng thử nghiệm, người ta thấy rằng từ 10 đến 20 kiến là đủ để
đạt được kết quả tốt, mà khơng tăng số lần lặp. Do đó, các tài ngun
máy tính đã sử dụng như thời gian và bộ nhớ bị giảm.
3.3 Mơ hình Pheromone
Để giải quyết MKP bằng thuật toán ACO, điểm quan trọng là
quyết định các thành phần nào của các giải pháp được xây dựng nên
được thưởng và cách khai thác các phần thưởng này khi xây dựng các
giải pháp mới. Người ta có thể xem xét hai cách khác nhau để đặt các
đường mịn pheromone:
• Khả năng đầu tiên là đặt các đường mòn pheromone trên mỗi
nút được chọn của biểu đồ (đối tượng). Ý tưởng là tăng tính mong
muốn của một số nút để các nút này sẽ có nhiều khả năng được chọn
trong việc xây dựng một giải pháp mới.
• Khả năng thứ hai là đặt các đường mòn pheromone trên các
cung (i, j) của biểu đồ. Ở đây ý tưởng là tăng khả năng mong muốn
chọn Node J khi nút được chọn cuối cùng là i.


Khả năng đầu tiên có liên quan chặt chẽ đến bản chất của vấn
đề, vì MKP là một vấn đề khơng đặt trước. Để giải quyết MKP với
thuật tốn ACO, Leguizamon và Michalevizc (1999) sử dụng khả
năng đầu tiên, trong khi Fidanova (2003) sử dụng khả năng thứ hai.