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为了将微粒群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法应用到离散领域,并使算法仍具有较佳的搜索性能,以信息素积累为基础,由离散状态的信息素构成微粒编码,重新构造算法的迭代公式.微粒信息素的变化基于信息素原先的情况、个体历史最优及全局历史最优.以信息素为依据进行离散状态的选择,由此提出一种基于信息素的离散PSO算法.将该方法应用于基于时延约束的最小能耗路由优化问题,能获得较好的路由优化结果,表明该算法具有优良的收敛性能.