Bài toán DTSP mà chúng tôi đề cập ở đây là bài toán mở rộng từ bài toán TSP thông thường, tuy nhiên ta đưa thêm tắc nghẽn vào các con đường, do đó khi các con kiến xây dựng lời giải chúng sẽ gặp phải các đoạn đường có tắc nghẽn (xem [11]). Nếu xem khoảng cách giữa các thành phố là thời gian di chuyển thì chúng không còn cố định, thời gian sẽ tăng nếu tắc nghẽn càng tăng và ngược lại. Lưu ý rằng ở đây số lượng các đỉnh là cố định, ta chỉ xem như khoảng cách giữa các đỉnh là thay đổi. Ngoài ra một điểm quan trọng là các tắc nghẽn chỉ đưa ra trên những đoạn đường nằm trên tuyến đường tốt nhất tại thời điểm hiện tại. Tại một thời điểm xác định nào đó ta sẽ đưa vào các tắc nghẽn, chúng sẽ tăng dần đến một ngưỡng nào đó rồi lại giảm xuống trở về không. Đến phần thực nghiệm ta sẽ trình bày chi tiết về việc đưa vào các tắc nghẽn, về số lượng tắc nghẽn cũng như thời gian và cường độ tắc nghẽn.
Trong các bài toán tĩnh, việc áp dụng phương pháp tăng cường và giảm bớt các vết mùi (pheromone) bằng cách update và bay hơi mùi đã đem lại hiệu quả tốt. Khi bắt đầu các con kiến sẽ khám phá khá nhiều con đường. Sau một thời gian khi mà tất cả các con đường không hứa hẹn dần bị loại ra khỏi không gian tìm kiếm bởi vì chúng không nhận được bất kỳ sự tăng cường mùi nào đồng thời lượng mùi trên đó vẫn bay hơi dần theo thời gian. Tuy nhiên trong bài toán động các phương án tồi trước khi có một sự biến đổi của môi trường có thể trở thành một phương án tốt về sau. Do đó nếu như thuật toán của ta hội tụ về trạng thái mà các phương án tồi như trên bị bỏ qua thì rất nhiều phương án hứa hẹn sẽ không được lấy và kết quả là ta thu được một tuyến đường không tối ưu nhiều. Chúng ta phải tìm cách nào đó tránh được hiện tượng này.
29