Nhiều thuật toán ACO đã đư c đợ ề xuất nhằm giải quyết các lo i bài toán tạ ối ưu tổ
Salesman Problem), VRP, QAP (Quadratic Assignment Problem), ... Một trong các hiện th c d a trên ACO hiự ự ệu quả nhất là hệ thống đàn kiến ACS của hai tác giả
Gambardella[38] và Dorigo[39] Các tác gi. ả đã giới thiệu một thủ ụ t c cập nhậ ết v t pheromone đặc biệt làm tăng việc tìm kiếm trong vùng lân cận của lời giải tốt nhất
được tính toán. M t m r ng cộ ở ộ ủa ACS cho bài toán VRPTW được th c hi n b i ự ệ ở
Gambardella, Taillard và Agazzi[12], hệ thống MACS-VRPTW. MACS VRPTW -
đượ ổc t ch c theo mô hình phân cứ ấp các đàn kiến nhân tạo để ố t i ưu một hàm nhiều mục tiêu: đàn kiến đầu tiên tối tiểu sốxe vận chuyển, trong khi đó đàn kiến thứhai tối tiểu khoảng cách vận chuyển. S cự ộng tác giữa các đàn ki n đưế ợc thực hiện nhờ
vàotrao đổi thông tin thông qua thao tác cập nhật pheromone.
Chương 3: Thuật toán di truyền song song
3.1 Giới thiệu về thuật toán di truyền
John Henry Holland[35], với ý tưởng mô phỏng gần giống với quá trình tiến hóa tự
nhiên của sinh v t ậ theo thuyết tiến hóa của Darwin, đã đề xuất gi i thu t di truyả ậ ền (GA – Genetic Algorithm) nhằm giải quyết các bài toán tối ưu. Trong suốt quá trình tiến hóa, các cá th có thích nghi t t vể ố ới môi trường được chọn giữ ạ l i và lai tạo tiếp. Cứ như vậy, các thế ệ h sau s có kh ẽ ảnăng thích nghi cao hơn v i môi trườớ ng sống do được kếthừa các đặc tính tốt từcác thế ệ trướ h c.