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蚁群算法
受蚁群集体行为启发的元启发式算法，通过人工信息素的蒸发沉积来解决组合优化问题。
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信息素
人工蚂蚁在图的边上沉积的虚拟化学物质，用于间接传达探索解决方案的质量。
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信息素蒸发
逐渐减少信息素痕迹的过程，以避免过早收敛并允许探索新的解决方案。
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启发信息
蚂蚁使用的局部信息来指导其选择，与概率决策规则中的信息素痕迹相结合。
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信息素轨迹
构建图的每条边上累积的信息素值集合，代表算法的集体记忆。
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转换规则
决定蚂蚁下一个要访问的节点的概率规则，基于信息素利用和启发式探索之间的权衡。
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蚁群系统
Dorigo提出的第一个ACO变体，其中所有蚂蚁在完成完整巡回后都沉积信息素。
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最大-最小蚁群系统
ACO的变体，将信息素值限制在最小/最大边界之间，以改善探索-利用平衡并避免停滞。
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蚂蚁系统
引入信息素局部更新和候选列表以改善收敛性能的ACO变体。
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构建图
表示搜索空间的数据结构，其中节点符号化部分状态，弧表示可能的决策。
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蚁群之旅
根据概率转换规则顺序遍历图节点，由蚂蚁构建的完整解决方案。
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信息素更新
每次迭代后修改信息素轨迹的机制，结合了基于发现解决方案质量的蒸发和增强。
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局部搜索
应用于蚂蚁构建解决方案的改进过程，用于细化结果并加速向最优值收敛。
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随机概率
用于随机选择转换的概率分布，同时整合集体学习和随机多样性。
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候选列表
转换决策时考虑的有前景邻居的受限集合，减少了搜索空间以加速算法。
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守护动作
解决方案构建后执行的可选过程，如局部搜索或信息素全局更新。
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解决方案构建
这是一个迭代过程，其中每只蚂蚁逐步构建一个可行解，通过受信息素引导的概率选择来完成。
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