Ở mỗi vòng lặp, khi xây dựng đƣợc lời giải tốt (sử dụng tìm kiếm địa phƣơng hoặc thông tin heuristic mạnh), tham số bay hơi sẽ đƣợc xác lập có giá trị lớn, điều này giúp kiến quên đi những lời giải đã xây dựng, tập trung công việc tìm kiếm xung quanh lời giải tốt mới đƣợc xây dựng. Trong trƣờng hợp ngƣợc lại, ở mỗi vòng lặp, khả năng kiến tìm đƣợc lời giải tốt không cao thì tham số bay hơi phải đƣợc thiết lập với giá trị nhỏ.
CHƢƠNG 3. CÁC PHƢƠNG PHÁP ACO ĐỂ GIẢI BÀI TOÁN CARSP
Thuật toán đầu tiên tôi đi tìm hiểu là thuật toán ACO-CP do Christine Solon đề xuất năm 2007 – là thuật toán cho chất lƣợng lời giải tốt nhất tại thời điểm đó, áp dụng cho bài toán CarSP.
Năm 2008, Christine Solon [2] đã cải tiến và đề xuất thêm các quy tắc cập nhật mùi mới để áp dụng cho bài toán, đó là thuật toán ACO1+2 . Thuật toán ACO1+2 đƣợc đánh giá là thuật toán cho chất lƣợng lời giải tốt nhất, áp dụng cho bài toán này đến thời điểm hiện nay.
Năm 2011, Zhaojun Zhang và Zuren Feng [10] chỉ đề xuất ra quy tắc cập nhật mùi áp dụng cho bài toán TSP, đó là thuật toán TSIACO. Thuật toán TSIACO đƣợc đánh giá là thuật toán cho chất lƣợng lời giải tốt nhất, áp dụng cho bài toán TSP.
Trong bài luận văn này tôi sẽ sử dụng quy tắc cập nhật mùi của Zhaojun Zhang và Zuren Feng [10] để giải bài toán CarSP. Gọi thuật toán đó là TSIACO. Sau đó, tôi sẽ áp dụng kỹ thuật tìm kiếm địa phƣơng trong giai đoạn thứ 2 của thuật toán TSIACO, gọi thuật toán đó là TSIACOLS
3.1 Thuật toán ACO-CP của Christine Solon để giải CarSP (2007) 3.1.1 Xây dựng đồ thị cấu trúc và khởi tạo vết mùi