1 蚁群算法

蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，常用于解决组合优化问题。

1.1 算法原理

蚁群优化算法模拟蚂蚁在寻找食物过程中所采用的策略。蚂蚁在路径上释放一种称为“信息素”的化学物质，其他蚂蚁通过感知信息素的浓度来选择路径。信息素的浓度会随着时间的推移而减少，因此较短的路径会因为蚂蚁的频繁经过而逐渐积累更多的信息素，从而吸引更多的蚂蚁选择这条路径。

1.2 算法核心概念

• 信息素：用于引导蚂蚁的路径选择，浓度越高，越容易被选择。
• 启发函数：用于评估路径的优劣，通常与问题的特性相关，如距离、成本等。
• 信息素挥发：随着时间的推移，信息素浓度会降低，避免过时路径的影响。

1.3 算法特征

• 自适应性：ACO算法具有良好的自适应性，能够根据环境变化动态调整搜索策略。
• 并行性：多个蚂蚁可以同时在不同路径上搜索，极大地提高了搜索效率。
• 全局优化能力：通过信息素的积累，ACO能够有效避免陷入局部最优解。