蚁群算法的基本原理
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，主要是用来在图中寻找优化路径的机率型算法。主要是参考蚂蚁在觅食过程中发现路径的行为。
蚂蚁觅食行为
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，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有像其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。
一、蚁群觅食的双桥实验
实验装置如图1（a）
图1（b）为双桥的两个交叉点
图1（c）为实验开始4分钟后蚂蚁的分布
图1（d）为实验开始8分钟后蚂蚁的分布
图1 蚁群觅食的双桥实验
由图中实验可知，蚂蚁觅食过程中寻找最优路径的过程。
二、蚁群算法的基本规则
1、范围
蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内。
2、环境
蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界，其中有障碍物，有别的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素，一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的 环境信息。环境以一定的速率让信息素消失。
3、觅食规则
在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物，如果有就直接过去。否则看是否有信息素，并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多，这样，它就朝信息素多的地方走，并且每只蚂蚁都会以小概率犯错误，从而并不是往信息素最多的点移动。有些蚂蚁并没有像其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径。蚂蚁找窝的规则和上面一样，只不过它对窝的信息素做出反应，而对食物信息素没反应。
4、移动规则
每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，但是蚂蚁有一定的随机性，虽然有了固定的方向，但它也不是一样 直线运动下去，而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性，尽量保持原来的方向，但又有新的试探。并且，当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去，并且，在运动的方向有一个随机的小
的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈，它会记住刚才走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在之前走过了，它就会尽量避开。
5、避障规则
如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住，它会随机的选择另一个方向，并且有信息素指引的话，它会按照觅食的规则行为。
6、信息素规则
每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多，并随着它走的距离越远，播撒的信息素越来越少。
根据这几条规则，蚂蚁之间并没有直接的关系，但是每只蚂蚁都和环境发生交互，而通过信息素这个纽带，实际上把各个蚂蚁之间关联起来了。比如，当一只蚂蚁找到了食物，它并没有直接告诉其它蚂蚁这儿有食物，而是向环境播撒信息素，当其它的蚂蚁经过它附近的时候，就会感觉到信息素的存在，进而根据信息素的指引找到了食物。
三、优缺点
蚁群算法具有较强的鲁棒性和搜索较好解的能力。
蚁群算法收敛速度慢、计算时间长、由于群算法是一种正反馈的算法，易陷入局部最优。 目前也有许多改进后的蚁群算法，针对之前的蚁群算法的缺点进行改进。
蚁群算法的基本原理
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，主要是用来在图中寻找优化路径的机率型算法。主要是参考蚂蚁在觅食过程中发现路径的行为。
蚂蚁觅食行为
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，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有像其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。
一、蚁群觅食的双桥实验
实验装置如图1（a）
图1（b）为双桥的两个交叉点
图1（c）为实验开始4分钟后蚂蚁的分布
图1（d）为实验开始8分钟后蚂蚁的分布
图1 蚁群觅食的双桥实验
由图中实验可知，蚂蚁觅食过程中寻找最优路径的过程。
二、蚁群算法的基本规则
1、范围
蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内。
2、环境
蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界，其中有障碍物，有别的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素，一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的 环境信息。环境以一定的速率让信息素消失。
3、觅食规则
在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物，如果有就直接过去。否则看是否有信息素，并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多，这样，它就朝信息素多的地方走，并且每只蚂蚁都会以小概率犯错误，从而并不是往信息素最多的点移动。有些蚂蚁并没有像其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径。蚂蚁找窝的规则和上面一样，只不过它对窝的信息素做出反应，而对食物信息素没反应。
4、移动规则
每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，但是蚂蚁有一定的随机性，虽然有了固定的方向，但它也不是一样 直线运动下去，而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性，尽量保持原来的方向，但又有新的试探。并且，当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去，并且，在运动的方向有一个随机的小
的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈，它会记住刚才走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在之前走过了，它就会尽量避开。
5、避障规则
如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住，它会随机的选择另一个方向，并且有信息素指引的话，它会按照觅食的规则行为。
6、信息素规则
每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多，并随着它走的距离越远，播撒的信息素越来越少。
根据这几条规则，蚂蚁之间并没有直接的关系，但是每只蚂蚁都和环境发生交互，而通过信息素这个纽带，实际上把各个蚂蚁之间关联起来了。比如，当一只蚂蚁找到了食物，它并没有直接告诉其它蚂蚁这儿有食物，而是向环境播撒信息素，当其它的蚂蚁经过它附近的时候，就会感觉到信息素的存在，进而根据信息素的指引找到了食物。
三、优缺点
蚁群算法具有较强的鲁棒性和搜索较好解的能力。
蚁群算法收敛速度慢、计算时间长、由于群算法是一种正反馈的算法，易陷入局部最优。 目前也有许多改进后的蚁群算法，针对之前的蚁群算法的缺点进行改进。