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路由选择是一种基于网络层的协议，而所有流行的网络层路由选择协议都是基于以下两种典型的分布式算法之一：距离向量路由算法和链路状态路由算法。组合优化问题是人们在工程技术、科学研究和经济管理等众多领域经常遇到的问题，其中许多问题如旅行商问题、0-1背包问题、图着色问题、装箱问题等，都被证明为NP-困难问题。用确定性的优化算法求NP完全问题的最优解，其计算时间使人难以忍受或因问题的高难度而使其计算时间随问题规模的增加以指数速度延长。用近似算法如启发式算法求解得到的近似解不能保证其可行性和最优性，甚至无法知道所得解同最优解的近似程度。因而在求解大规模组合优化问题时，传统的优化算法就显得无能为力了。在过去的10多年，蚁群算法（ACO）的研究和应用取得了很大的进展，大量结果证明了算法的有效性和在某些领域的优势。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法, 研究表明该算法具有并行性, 鲁棒性等优良性质。本文阐述了蚁群算法的原理,详细的说明了蚂蚁算法中各个功能模块，并介绍了该算法在理论和实际问题中的应用, 并对其前景进行了展望。 路由算法往往具有下列一种或多种目标: 最佳性、简单性、稳定性、快速收敛性及适应性等。

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[1] 中研究的蛋白质回路中的双稳态引起了向两个稳定状态的收敛，称为系统的平衡点，它们接近于不稳定的平衡点。 在某些特殊情况下，这是不可取的，例如； 影响人类生命或健康的细菌、蛋白质的培养或生物有机体的行为。 这需要设计控制律，使生物回路朝着所需的平衡点稳定 [1]。 该模拟考虑研究 Gardner 和 Collins 的遗传回路，鉴于其双稳态，目标是使用劳斯准则分析计算其平衡点，以确保数值模拟产生的数据是合理的。 此外，还使用了质量作用模型以及 [1] 中提到的希尔指数，以将数学模型拟合到非线性二阶系统。 数值模拟可以找到Gardner和Collins系统的平衡点，这要归功于Matlab中数值积分器ode45的实现，解离常数k已经改变，可以观察到每个平衡点的相轨迹。 得出的结论是，系统的初始状态不会改变其向计算出的平衡点的收敛。 [1] CC Samaniego、NA Delat