简述蚁群算法的各参数对算法的影响。 (　　)信息素启发因子，代表信息量对选择当前路径的影响程度。其值越大，蚂蚁在选择以前走过路径的可能性就越大，搜索的随机性就会减弱；而当该值变小，则易使蚁群的搜索过早限于局部最优； (　　)期望启发因子，代表信息素在指导蚂蚁选择路径时的向导性。它的大小反映了蚁群在搜索最优路径的过程中先验性和确定性因素的作用强度，该值越大，蚂蚁选择局部最短路径的可能性就越大，虽然这个时候算法的收敛速度得以加快，但蚁群搜索最优路径的随机性减弱，容易陷入局部最优； (　　)信息素蒸发系数，影响到蚁群的收敛速度和全局寻优能力。当该值过小时，表示以前搜索过的路径被再次选择的可能性过大，会影响到算法的随机性能和全局搜索能力；该值过大时，说明路径上的信息素挥发的相对多，虽然可以提高算法的随机搜索性能和全局搜索能力，但过多无用搜索操作势必会降低算法的收敛速度； (　　)蚂蚁数目，与其它模拟进化算法一样，通过多个候选解组成的群体进化过程来寻求最优解，如果蚂蚁数目较大，会使大量的曾被搜索过的路径信息素变化趋于平均，信息正反馈的作用不明显，收敛速度减慢；反之，如果蚂蚁数目较少，会使那些从来未被搜索到的解上的信息素减小到接近于0，搜索的随机性减弱，虽然收敛速度加快了，但会使算法的全局性能降低，稳定性差，容易出现过早停止现象； (　　)信息素强度，依赖于上述三个参数及算法模型的选取，在算法参数的选择上，对该参数不必进行特别的考虑，可以任意选取； (　　)最大进化代数，表示蚁群算法运行结束条件的参数，代表蚁群运行到指定的进化代数之后就停止运行，并将当前群体中的最佳个体作为所求问题的最优解输出。