ACO蚁群算法

总结一下：在蚁群算法中有两个比较重要的参数信息素浓度a，距离d，主要依靠这两个特征参数来推算出蚁群去往地点的概率。

在比较早的时候成功解决了TSP旅行商的问题（在后面的例子中也会以这个例子）。要用算法去模拟蚂蚁的这种行为，关键在于信息素的在算法中的设计，以及路径中信息素浓度越大的路径，将会有更高的概率被蚂蚁所选择到。

算法原理

要想实现上面的几个模拟行为，需要借助几个公式，当然公式不是我自己定义的，主要有3个，如下图：

上图中所出现的alpha，beita，p等数字都是控制因子，所以可不必理会，Tij(n)的意思是在时间为n的时候，从城市i到城市j的路径的信息素浓度。类似于nij的字母是城市i到城市j距离的倒数。就是下面这个公式。

所以所有的公式都是为第一个公式服务的，第一个公式的意思是指第k只蚂蚁选择从城市i到城市j的概率，可以见得，这个受距离和信息素浓度的双重影响，距离越远，去此城市的概率自然也低，所以nij会等于距离的倒数，而且在算信息素浓度的时候，也考虑到了信息素浓度衰减的问题，所以会在上次的浓度值上乘以一个衰减因子P。另外还要加上本轮搜索增加的信息素浓度（假如有蚂蚁经过此路径的话），所以这几个公式的整体设计思想还是非常棒的。