ACO蚁群算法（附MATLAB源码）_蚁群算法matlab代码

优化算法之蚁群算法ACO：

蚁群算法（Ant colony optimization），简称ACO是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo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。该算法应用于其他组合优化问题，如旅行商问题、指派问题、车辆路由问题、图着色问题和网络路由问题等。

ACO特点：

优点：

1. 采用正反馈机制，使得搜索过程不断收敛，最终逼近最优解。
2. 每个个体可以通过释放信息素来改变周围的环境，且每个个体能够感知周围环境的实时变化，个体间通过环境进行间接地通讯。
3. 搜索过程采用分布式计算方式，多个个体同时进行并行计算，大大提高了算法的计算能力和运行效率。
4. 启发式的概率搜索方式不容易陷入局部最优，易于寻找到全局最优解。

缺点：

1. 收敛速度慢。
2. 种群多样性与收敛速度的矛盾。

实现过程：

蚂蚁找到最短路径要归功于信息素和环境，假设有两条路可从蚁窝通向食物，开始时两条路上的蚂蚁数量差不多：当蚂蚁到达终点之后会立即返回，距离短的路上的蚂蚁往返一次时间短ÿ