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在交叉操作中，设所选择的两个值为wij(1),vij(1)和wij(2),vij(2)，其适应度分别为f1，f2，且f1＞f2，我们以概率Pcross进行交叉操作。随机产生p∈[0,1]，若p＞Pcross，则进行交叉操作。取随机数r∈[0,1]，交叉结果值
在所有蚂蚁都得到解以后，修改边条上的信息量按式(8)和式(9)相应地更新各子区间上的信息量。但对Δτijk的更新应按下式进行：
其中W为一个常数，fk为蚂蚁k的解的适应度。
前向神经网络的训练过程
基于上述的定义，用蚁群算法训练具有三层前向神经网络，可按以下步骤进行：
输入相关参数：输入最大迭代次数number，每次迭代选取的适应度最好的解的个数num，每个分量的ki个子区间中信息量最大的子区间被选种的概率q0（其余子区间被选中概率为（1-q0））。
初始化：通过神经网络在控制变量可行域内随机产成m只蚂蚁，即产生m组{wij},{wi0},{vki},{vk0}，且各个分量均为[-1,1]区间内的随机数。
迭
