蚁群优化（ACO）的运行时分析对于理解算法在计算中的作用至关重要。 本文对蚂蚁系统算法（AS）作为旅行商问题（TSP）的一种ACO进行了运行时分析。 作者通过将最佳算法和信息素矩阵联合表示为离散的随机状态，从而将AS算法建模为吸收马尔可夫链。 AS的运行时间可以通过预期的第一击打时间（FHT）进行评估，这是平均获得全局最优解所需的最少迭代次数。 作者得出了TSP的两种经典AS算法（即蚂蚁数量系统和蚂蚁循环系统）的预期FHT的上限。 他们还以正多边形TSP（RTSP）为案例研究，并通过计算六个RT