蚁群算法（AntColonyOptimization）
⼀、蚁群算法
蚁群算法是⼀种智能优化算法，通过蚁群优化求解复杂问题，ACO在离散优化问题⽅⾯有⽐较好的优越性。
蚁群算法是⼀种⽤来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博⼠论⽂中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找⾷物过程中发现路径的⾏为。⼆、算法背景
单只蚂蚁的⾏为及其简单，⾏为数量在10种以内，但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨⼤的智慧，这离不开它们信息传递的⽅式——信息素。
蚂蚁在⾏⾛过程中会释放⼀种称为“信息素”的物质，⽤来标识⾃⼰的⾏⾛路径。在寻找⾷物的过程中，根据信息素的浓度选择⾏⾛的⽅向，并最终到达⾷物所在的地⽅。
信息素会随着时间的推移⽽逐渐挥发。
在⼀开始的时候，由于地⾯上没有信息素，因此蚂蚁们的⾏⾛路径是随机的。蚂蚁们在⾏⾛的过程中会不断释放信息素，标识⾃⼰的⾏⾛路径。随着时间的推移，有若⼲只蚂蚁找到了⾷物，此时便存在若⼲
条从洞⽳到⾷物的路径。由于蚂蚁的⾏为轨迹是随机分布的，因此在单位时间内，短路径上的蚂蚁数量⽐长路径上的蚂蚁数量要多，从⽽蚂蚁留下的信息素浓度也就越⾼。这为后⾯的蚂蚁们提供了强有⼒的⽅向指引，越来越多的蚂蚁聚集到最短的路径上去。
古诗《雪》（1）⾼度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体⾏为极其简单，但由个体组成的蚁群却构成⾼度结构化的社会组织，蚂蚁社会的成员有分⼯，有相互的通信和信息传递。
（2）⾃然优化——蚁群在觅⾷过程中，在没有任何提⽰下总能找到从蚁巢到⾷物源之间的最短路径；当经过的路线上出现障碍物时，还能迅速找到新的最优路径。
（3）信息正反馈——蚂蚁在寻找⾷物时，在其经过的路径上释放信息素（外激素）。蚂蚁基本没有视觉，但能在⼩范围内察觉同类散发的信息素的轨迹，由此来决定何去何从，并倾向于朝着信息素强度⾼的⽅向移动。
（4）⾃催化⾏为——某条路径上⾛过的蚂蚁越多，留下的信息素也越多（随时间蒸发⼀部分），后来蚂蚁选择该路径的概率也越⾼。
三、算法基本思想
（1）根据具体问题设置多只蚂蚁，分头并⾏搜索。
（2）每只蚂蚁完成⼀次周游后，在⾏进的路上释放信息素，信息素量与解的质量成正⽐。保险的好处
（3）蚂蚁路径的选择根据信息素强度⼤⼩（初始信息素量设为相等），同时考虑两点之间的距离，采⽤随机的局部搜索策略。这使得距离较短的边，其上的信息素量较⼤，后来的蚂蚁选择该边的概率也较⼤。
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（4）每只蚂蚁只能⾛合法路线（经过每个城市1次且仅1次），为此设置禁忌表来控制。
邮箱怎么设置>生产成本控制方案（5）所有蚂蚁都搜索完⼀次就是迭代⼀次，每迭代⼀次就对所有的边做⼀次信息素更新，原来的蚂蚁死掉，新的蚂蚁进⾏新⼀轮搜索。
（6）更新信息素包括原有信息素的蒸发和经过的路径上信息素的增加。
（7）达到预定的迭代步数，或出现停滞现象（所有蚂蚁都选择同样的路径，解不再变化），则算法结束，以当前最优解作为问题的最优解。
四、表⽰⽅式
4.1 参数表⽰
4.2 计算公式新公共管理
五、算法步骤
游玩作文300字六、蚁群算法解决旅⾏商问题
6.1 问题提出
6.2 实例
假设5个城市的TSP问题，然由于某种原因，城市道路均是单⾏道，即A->B和B->A的距离不相同，也就是说这是⼀个不对称的TSP问题。现在城市距离信息如下表：
6.3 参数设置—初始化
6.4 计算步骤
根据初始化信息素得到初始化信息素矩阵
启发式矩阵
试试看
对每个节点求对应的参数，⾸先求第⼀次迭代第⼀只蚂蚁：
