蚁群算法的基本原理

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是通过模拟蚂蚁觅食的原理，设计出的一种群集智能算法。

蚂蚁在觅食过程中能够在其经过的路径上留下一种称为信息素的物质，并且在觅食过程中能够感知环境中的信息素以知道自己的行动方向，蚂蚁总时向信息素高的方向移动。大量蚂蚁组成的集体觅食行为就表现为一种对信息素的正反馈现象。

某一条通往事物的路径越短，路径上经过的蚂蚁就越多，路径上遗留的信息素也越多，蚂蚁选择这条路径的可能性就越高。

人工蚂蚁的搜索主要包括3中智能行为：

1. 蚂蚁利用信息素进行通信。蚂蚁会在经过的路径上释放信息素，其他蚂蚁能够感知环境中的信息素，并根据信息素选择路径。
2. 蚂蚁具有记忆行为。一个蚂蚁一般不会选择相同的路径两次。
3. 蚂蚁具有集群活动。某条路径上通过的蚂蚁越多，路径上留下的信息素就越高，信息素还会挥发。

蚁群算法的重要原则

• 避障原则，蚂蚁不能穿过障碍物。
• 播发信息素规则，蚁群在刚离开窝或者事物附近播散的信息素最多。
• 范围，蚂蚁只能感知到自己周围的环境。
• 移动规则，蚂蚁一般按照信息素选择路径，但在没有信息素的情况下，蚂蚁一般走直线，但会有小的随机扰动；蚂蚁不能兜圈子。
• 觅食规则，蚂蚁感知到实物就会自己过去；蚂蚁可以小概率犯错误（选信息素少的路）。
• 环境，蚂蚁能播撒信息素（窝信息素、食物信息素），信息素会自然挥发。