蚁群算法

蚁群算法（Ant Colony Algorithm）是一种典型的模拟退火算法，是近年来软件优化领域出现的一种新的进化式计算方法。它主要用于求解复杂的最优化问题，其基本思想是，根据由自然界中蚂蚁社会所表现出来的各种规律，在非线性优化问题中实现用简单的规则和高效的搜索能力，最终达到目标最优状态。

蚁群算法是一种基于动物行为的计算过程，它的基本思想是，取得最优结果的关键是从蚁群行为中模仿出蚁群所表现出来的蚁群智能现象。从一个很大的负责建模蚁群集群，建立任务搜索空间，并且给定一定的适应度函数用以求解一些最优化问题。

蚁群算法通过观察蚁群现象，建立起一个基本的模型，用以模拟出蚂蚁行为来解决最优化问题，其核心就是模仿现实界中的蚂蚁社会建立一个搜索过程模型，用以搜索最优解。该模型的基本思想是，用蚂蚁在搜索空间里不断地移动、存放资讯素（Pheromone，用以模拟蚂蚁之间的信息交流）准备，以达成最佳化过程。

许多实际应用中，蚁群算法可用于优化种群，解决路径规划、旅行商问题、加工调度等，也可以用于资源分配、产品生产等方面，可以帮助提升企业的生产管理效率。

蚁群算法有优点、也有缺点，其优点在于：

（1）具有很强的收敛性，能够很快的得到最佳解；
（2）具有自适应特性，能够适应某些未知及变化的环境；
（3）具有很好的鲁棒性，可以使得算法依然有效，不会受到任何外界干扰；
（4）可以并行计算，可以减少计算时间；
（5）可以解决多维问题；
（6）使用简单，可以统一不同搜索