蚁群算法简述 n 1. 蚁群算法的提出 n 2. 蚁群算法的特征 n 3. 蚁群算法的数学模型 n 4. 蚁群算法的模型类型 n 5. 蚁群算法的优缺点 n 6. 蚁群算法所解决的问题 n 7. 蚁群算法的应用 n 8. 蚁群算法的研究方向（发展方向）1. 蚁群算法的提出 n 算法的提出 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO ），又称蚂蚁算法一种用来在图中寻找 优化路径的机率型算法。 它由Marco Dorigo 于1992 年在他的博士论 文“Ant system: optimization by a colony of cooperating agents” 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。最 早用于解决著名的旅行商问题(TSP , traveling salesman problem) 。1. 蚁群算法的提出 n 概念原型 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始 寻找食物。 当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物 pheromone ( 称为信息素, 该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失 ，信息素浓度
