蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法，它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出，并首先使用在解决TSP（旅行商问题）上。

人工蚁群与真实蚁群对比:

蚁群算法基本流程:

蚁群算法中主要参数的选择:

蚁群算法中主要参数的理想选择如下:

国内外，对于离散域蚁群算法的改进研究成果很多，例如自适应蚁群算法、基于信息素扩散的蚁群算法等，这里仅介绍离散域优化问题的自适应蚁群算法。

自适应蚁群算法：对蚁群算法的状态转移概率、信息素挥发因子、信息量等因素采用自适应调节策略为一种基本改进思路的蚁群算法。 自适应蚁群算法中两个最经典的方法：蚁群系统(AntColony System, ACS)和最大-最小蚁群系统(MAX-MINAnt System, MMAS)。

蚁群系统对基本蚁群算法改进:

①蚂蚁的状态转移规则不同；

②全局更新规则不同；

③新增了对各条路径信息量调整的局部更新规则

原文地址：https://blog.csdn.net/zuochao_2013/article/details/71872950