Năm 2 11, Zhaojun Zhang và Zuren Feng [10] chỉ đề xuất quy tắc cập nhật mùi mới và áp dụng giải bài toán T P, đó là thuật toán TSIACO (Two-Stage updating pheromone for Invariant Ant Colony Optimization algorithm). Thuật toán TSIACO được đánh giá tốt hơn rõ rệt so với thuật toán MMAS, áp dụng cho bài toán TSP.
Trong bài luận văn này, tôi sử dụng quy tắc cập nhật mùi do Zhaojun Zhang, Zuren Feng đề xuất [10], để giải bài toán CSP. Gọi thuật toán đó là T IACO.
Thuật toán TSIACO được thực hiện theo lược đồ được đặc tả trong hình 3.5 và hình 3.6 với đồ thị cấu trúc (xem hình 3.1), thủ tục tìm kiếm lời giải (xem hình 3.2) và quy tắc cập nhật mùi [10] như sau:
Quy tắc cập nhật mùi
Quy tắc cập nhật mùi T IACO được chia làm 2 giai đoạn:
(1) Giai đoạn đầu (còn gọi là giai đoạn cập nhật tuần tự): r giải pháp đầu tiên
được cập nhật mùi, việc cập nhật mùi theo nguyên tắc tuần tự được áp dụng theo công thức 3.5. [ ∑ ] (3.5) Với: [ ] { (3.6) Trong đó:
- là tham số tỉ lệ bay hơi
- là những ràng buộc của vết mùi
- r là số lượng lời giải tốt nhất sẽ dùng để cập nhật mùi , r lời giải tốt nhất này tham gia cập nhật mùi theo thứ tự độ dài của đường đi từ nhỏ tới lớn và là số thứ tự của nó, nghĩa là nếu thì
{
(3.7)
- Với là hàm đơn điệu, nếu F2( ) > F2( ), trong chương trình cài đặt sử dụng F2( )=1/ .
(2) Giai đoạn sau (còn gọi là giai đoạn cập nhật tốt nhất): Chỉ lời giải tốt nhất
được dùng để cập nhật vết mùi, s1
(t) sẽ là sib hoặc sgb. Nó có nghĩa việc cập nhật mùi chỉ sử dụng một lời giải. Nguyên tắc cập nhật theo công thức 3.8:
[ ]
(3.8)
Với {
(3.9)
Zhaojun Zhang đã đưa ra hai phương thức phân chia giai đoạn cập nhật mùi: phân đoạn cứng và phân đoạn mềm [13, tr.3].