蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。蚂蚁在觅食过程中，通过信息素的积累和更新，找到从巢穴到食物源的最短路径。
基本原理
- 信息素蒸发：信息素随着时间的推移会逐渐蒸发，以避免路径的永久占用。
- 信息素更新：当蚂蚁通过某条路径时，会留下信息素，信息素的浓度与路径的优劣程度成正比。
- 路径选择：蚂蚁在每一步选择路径时，会根据信息素浓度和启发函数进行决策。
应用场景
蚁群算法广泛应用于路径规划、调度、网络设计等领域。
代码示例
以下是一个简单的蚁群算法实现示例：
# ...（代码内容）
图片展示
中心位置：蚁群算法流程图
总结
蚁群算法是一种有效的优化算法，具有广泛的应用前景。希望这篇教程能帮助您更好地了解蚁群算法。