Thuật toán Max-Min Ant System

Một phần của tài liệu Nghiên cứu một số vấn đề nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng thế hệ mới (Trang 36)

Thuật toán MMAS (Max-Min Ant System) [85] do Stutzle và Hoos đề xuất với những điểm thay đổi so với AS nhằm tăng cường khai thác lời giải tốt nhất tìm được, chỉ các cạnh thuộc vào lời giải Ibest hoặc Gbest được cập nhật mùi. Điều này có thể dẫn đến hiện tượng tắc nghẽn khi tất cả các kiến sẽ cùng đi một hành trình, bởi vì lượng mùi trên các cạnh thuộc hành trình tốt được cập nhật quá nhiều, mặc dù hành trình này không phải là hành trình tối ưu. Để khắc phục nhược điểm trên, MMAS đã đưa ra miền giới hạn cho vết mùi trong đoạn[τmin, τmax]. Ban đầu vết mùi được khởi tạo bằngτmax và hệ số bay hơi nhỏ nhằm tăng cường khám phá trong giai đoạn đầu. Sau đó, vết mùi sẽ được khởi tạo lại khi có hiện tượng tắc nghẽn hoặc không tìm được lời giải tốt hơn sau một số bước.

Cập nhật mùi: Sau khi đàn kiến xây dựng lời giải, vết mùi được cập nhật bằng thủ tục bay hơi theo (1.2) của AS và được thêm một lượng mùi cho tất cả các cạnh thuộc lời giải tốt như sau:

τij =τij+∆τijbest (1.6)

trong đó ∆τbest

ij = CGbest1 khi dùng Gbest hoặc ∆τbest

ij = CIbest1 khi dùng Ibest để cập nhật mùi. Sau đó vết mùi sẽ bị giới hạn trong đoạn [τmin, τmax] như sau:

τij =

 

τmax Nếuτij > τmax τmax Nếuτij ∈[τmin, τmax]

τmin Nếuτij < τmin

(1.7)

Như vậy, thuật toán MMAS dùng đồng thời cảGbest vàIbest nên việc lựa chọn tần số tương đối cho hai cách cập nhật mùi ảnh hưởng đến hướng tìm kiếm. Nếu luôn cập nhật bằng Gbest thì việc tìm kiếm sẽ sớm định hướng quanh Gbest còn khi cập nhật bằng Ibest thì số lượng cạnh được cập nhật mùi nhiều do đó việc tìm kiếm giảm tính định hướng hơn.

Một phần của tài liệu Nghiên cứu một số vấn đề nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng thế hệ mới (Trang 36)