蚁群算法的数学模型 蚂蚁在运动过程中，运动转移的方向由各条路径上的信息量浓度决定。为方便记录可用来记录第 k 只蚂蚁当前已走过的所有节点，这里可以称存放节点的表为禁忌表；这个存放节点的集合会随着蚂蚁的运动动态的调整。在算法的搜索过程中，蚂蚁会智能地选择下一步所要走的路径。 设 m 表示蚂蚁总数量，用表示节点 i 和节点 j 之间的距离，表示在 t 时刻连线上的信息素浓度。在初始时刻，m只蚂蚁会被随机地放置，各路径上的初始信息素浓度是相同的。在 t 时刻，蚂蚁 k 从节点i转移到节点 j 的状态转移概率为 其中，表示蚂蚁 k 下一步可以选择的所有节点，C 为全部节点集合；为信息启发式因子，在算法中代表轨迹相对重要程度，反映路径上的信息量对蚂蚁选择路径所起的影响程度，该值越大，蚂蚁间的协作性就越强；可称为期望启发式因子，在算法中代表能见度的相对重要性。是启发函数，在算法中表示由节点i 转移到节点 j 的期望程度，通常可取。在算法运行时每只蚂蚁将根据(2-1)式进行搜索前进。 在蚂蚁运动过程中，为了避免在路上残留过多的信息素而使启发信息
