蚁群算法原理及实例（蚁群算法主要的两个过程）

蚁群算法是一种基于模拟蚁群行为的优化算法。蚂蚁在寻找食物时，会留下信息素，可以吸引同类蚂蚁到达食物位置。基于这个特性，蚁群算法通过模拟蚂蚁在解决问题时的信息共享和集体行动，寻找最优解。实例包括：TSP旅行商问题、车间调度问题等。

蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。

蚁群算法由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。

蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。

针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较；

数值仿真结果表明，这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。

蚁群算法原理为：用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解，整个蚂蚁群体的所有路径构成待优化问题的解空间。

路径较短的蚂蚁释放的信息素量较多，随着时间的推进，较短的路径上累积的信息素浓度逐渐增高，选择该路径的蚂蚁个数也愈来愈多。

最终，整个蚂蚁会在正反馈的作用下集中到最佳的路径上，此时对应的便是待优化问题的最优解。