【摘 要】
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1 IntroductionrnInspired by natural evolution and biological behavior,re-searchers have developed many successful bio-inspired algo-rithms.Ant colony optimization (ACO) is one of the most suc-cessful bio-inspired computing methods for complex optimiza-tio
【机 构】
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College of Information Science and Engineering,Jiaxing University,Jiaxing 314001,China;School of Mat
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1 IntroductionrnInspired by natural evolution and biological behavior,re-searchers have developed many successful bio-inspired algo-rithms.Ant colony optimization (ACO) is one of the most suc-cessful bio-inspired computing methods for complex optimiza-tion problems.In contrast to the wide range of applications,the theoretical understanding of this kind of algorithms lagged far behind[1].Therefore,it is desirable and necessary to improve the theoretical foundation of the algorithm in order to have a better understanding of the execution mechanism of the algo-rithm and guide the algorithm design.Many researches are de-voted to understanding the working principles of bio-inspired algorithms,and try to bridge the gap between theoretical re-search and practical applications of the algorithms.Many en-couraging results have been obtained[2].
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