在醋酸－二甲亚砜体系的汽液平衡实验中，二甲亚砜用精密精馏柱提纯，截取温度不变部分，用SP6800-A 型气相色谱分析无杂峰；水为二次去离子蒸馏水。试剂物性数据见表 1 所示，A、B、C为Antoine方程常数，由文献得到，根据单位不同进行了相应转换。醋酸－二甲亚砜体系与醋酸－水体系的汽液平衡实验数据见表(3)与表(4)
任何事物都具有两面性，蚁群算法作为一种新兴的仿生优化算法也不例外。蚁群算法固然具有采用分布式并行计算机制、易于与其他方法结合、具有较强的鲁棒性等优点，但搜索时间长、易陷于局部最优解是其最为突出的缺点。
人们对蚁群算法的研究已由当初单一的TSP领域渗透到多个领域，由解决一维静态优化问题发展到多维动态组合优化问题，由离散域范围内研究逐渐拓展到连续域范围内研究，同时在蚁群算法模型改进及与其他仿生算法的融合方面也取得了丰富的研究成果。蚁群算法的模型改进及其应用，下面将分别从离散域、连续域及硬件实现等方面分别对蚁群算法的模型改进作评述。
Dorigo等人在基本蚁群算法的基础上提出了一种称之为Ant．Q System 的蚁群算法，该算法仅让每次循环中最短路径上的信息量作更新，且仅让信息量最大的路径以较大的概率被选中，以充分利用学习机制，强化最优信息的反馈；直到今天，MMAS仍然是解决TSP、QAP等离散域优化问题的最好蚁群算法模型之一，很多对蚁群算法的改进策略都渗透着MMAS的思想。
在离散域组合优化[12]问题中，蚁群算法的信息量留存、增减和最优解的选取都是通过离散的点状分布求解方式来进行的；而在连续域优化问题的求解中，其解空间是一种区域性的表示方式，而不是以离散的点集来表示的。


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