我正在学习如何将MAX-MIN蚂蚁系统添加到我当前的蚂蚁系统中。根据我所阅读的内容，试验信息素被初始化为tMax，tMax的计算方式为，
tMax = 1 / best tour length但是，如果它依赖于一个尚未存在的路径，如何将路径信息素初始化为tMax呢？
tMin也依赖于tMax，这使得在没有最佳解的情况下无法进行初始化。
回答：
在MMAS中，所有边缘都被初始化为tauMax，但tauMax的定义与您上面所述的略有不同：
tauMax <-- 1 / (rho * bestTourSoFarLength),其中rho是蒸发率（通常设置为0.5），并且关注的是迄今为止的最佳路径长度（见下文）。在算法执行过程中，每次更新当前最佳路径（迄今为止）时，tauMax都会被重复更新。
对于初始化，通常会启发式地构建一个初始可行路径。通常，使用随机起始城市的最邻近路径。
请记住，在蚁群优化（ACO）/MMAS等随机优化方法的背景下，我们通常无法证明算法终止时当前最佳解（路径）的最优性（然而，实践证明，ACO/MMAS在某些问题集上表现良好，尤其是旅行商问题（TSP）的变体）。因此，在这些情况下，“最佳解”这个术语从不同作者那里非严格地表示不同的含义；“迄今为止的最佳”、“算法终止时的最佳”等等，所以在阅读相关文献时要注意这一点。
最后，作为一个说明，tauMin依赖于tauMax，正如您所指出的，但在初始化后通常不会更新。在施加信息素限制时，重要的“动态”部分是单调递减的tauMax，而大多数边缘的信息素最终会由于蒸发而达到常数tauMin。tauMin的一个合适值由以下可怕的表达式给出（基于经验数据）
tauMin = tauMax*(1-(0.05)^(1/n))/((n/2-1)*(0.05)^(1/n)).