10.1　蚁群算法原理

蚁群算法是受到真实的蚁群行为的研究的启发而提出的。像蚂蚁、蜜蜂、飞蛾等群居昆虫，虽然单个昆虫的行为极为简单，但由单个的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行为。这些昆虫之所以有这样的行为，是因为它们个体之间能通过一种称之为外激素的物质进行信息的传递。蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下该种物质，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质，并以此指向自己的运动方向。所以大量蚂蚁组成的蚁群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象：某路径上走过的蚂蚁越多，后来者选择该路径的概率就越大。蚂蚁个体之间就是通过这种信息的交流达到搜索食物的目的的。

蚁群算法就是根据真实蚁群的这种群体行为而提出的一种随机搜索算法，与其他随机算法相似，通过对初始解（候选解）组成的群体来寻求最优解。各候选解通过个体释放的信息不断地调整自身结构，并且与其他候选解进行交流，以产生更好的解。

作为一种随机优化方法，蚁群算法不需要任何先验知识，最初只是随机地选择搜索路径，随着对解空间的了解，搜索更加具有规律性，并逐渐得到全局最优解。