1. 引數B很敏感，從1-500不等，需要簡單調參

B的取值：1、500、250、二分法。

2. 引數zeta的設定

在TSP問題中（最小化）：zeta_(r, s)=1/d_(r,s)

在0-1KP問題中（最大化）：zeta_i = vi/wi

3. 引數delta_tau的設定

在TSP問題中（最小化）：delta_tau(r, s)=1/Lgbest

在0/1-KP問題中（最大化）：delta_tau_i=B*(vi/Vgbest)   如果商品i屬於gbest

4. 最大化問題和最小化問題的轉化

把你的0/1-KP問題轉化為最大化問題，再用ACS去解決。

可以對適應度值加負號。

5. 全域性最優解vs一次更新的最優解。

標準ACS中，一次更新最優解 等於 全域性更新最優解。

6. 資訊素全域性更新 vs 資訊素區域性更新

資訊素區域性更新是對每個螞蟻的當前路徑進行更新，目標為每次迭代的物品清單。

資訊素全域性更新是對最優螞蟻的路徑進行更新，目標為每次迭代的最優物品清單。

7. 其他

蟻群解決問題很方便，但是需要調參。