蚁群算法（一）——理论篇

蚁群算法是通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出来的一种基于种群的启发式随机搜索算法，它是一种用来寻找优化路径的概率型算法，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。

本篇文章只讲理论，无代码，少量公式，适合基础入门。

1 算法理论

蚂蚁在寻找食物的过程中，会在路径上释放出一种特殊的信息素，其它蚂蚁能够感知这种信息素的存在和强度，蚁群通过信息素来完成信息交流。

初始阶段，环境中没有信息素，蚂蚁随机行动寻找食物，找到食物就返回并在路径上释放信息素，信息素会随时间挥发，较短的路径往返的用时较少，路径上遗留的信息素则较强，下次出发就会有更多的蚂蚁沿着信息素较强的路径出发，更多的蚂蚁会遗留更多信息素，以此形成一种正反馈，最终找到一条最佳路径。

举个例子，假如2只蚂蚁m1、m2同时从A出发前往B