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消耗的能量各不相同，路径长的所消耗的能量大，在该路径上所留下的信息素增量也大。这反映了解路径的局部信息对信息素增量的影响。可见，该式能体现在一次周游中蚂蚁所消耗能量ｑ在各段路径Ｉ－．ｆＦＪ分配。不难证明，该模型具有如下能量守恒的性质：

∑ｄ。Ｑ

。ⅣＥ』ｔ∑△《；号一＝Ｑ“★（３２）

即每只蚂蚁在各自周游中所产生的信息素总量为０．服从能量守恒与转换定律。通过后面的实验表明．由于蚁恒模型结合了ｔ叮行解的整体信息和解路径的局部信息．所以既能避免早熟现象，又能够提高算法的收敛速度。

３．２基于路径的信息素扩散模型

蚁群算法中各条可行路径上的信息素会向周边路径扩散，对邻近的多条路径上的信息索浓度产生影响。信息素扩散模型就足考虑十Ｒ邻城市¨信息索的相互影响而建立的，也就是根据相邻扩散浓度场之Ｉ＇Ｅ，Ｊ存在的耦台作用，需要对相近路径上的信息紊进行一定的耦台补偿，以便更准确地更新每条路径上的信息素，史客。厶：丛ｋ

（ａ）以城市为信源

ａ）Ｔｈｅｉｎｆｏｆｏｕｍａｌｎｏｆｃｉｔｙ

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（ｂ）以路往为信游

（ｂ）Ｔｈｅｉｎｆｏｆｏｕｎｔａｉｎｏｆｐａｔｈ

蚓３１信息褰扩散浓度场的场强示意创

Ｆｉｇｕｒｅ３－１Ｔｈｅｉｎｔｅｎｓｉｔｙｆｉｅｌｄｓｏｆｐｈｅｒｏｍｏｎｅｄｉｆｆｕｓｉｏｎ观地引导蚂蚁的选路行为。泼算法是以城市为信源向周边扩散的，如果此