basic algorithm of ant colony

资 源 简 介

basic algorithm of ant colony

详 情 说 明

蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式搜索算法，常用于解决路径优化问题。其核心思想基于蚂蚁在寻找食物时通过释放信息素进行间接通信的机制。

算法流程包含四个关键阶段： 信息素初始化 - 所有路径上的初始信息素浓度设为相同值，确保蚂蚁在早期阶段能均匀探索。 路径构造 - 每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式因子（如距离倒数）概率选择路径，通过轮盘赌决策实现偏向优质路径的搜索。 信息素更新 - 路径上的信息素会随迭代挥发（减少），同时蚂蚁在走过路径后释放新增信息素，优质路径因被频繁选择而增强。 终止条件 - 算法通常通过设定最大迭代次数或解的质量阈值来结束。

MATLAB实现时需注意： 使用矩阵存储信息素浓度和路径权重 通过随机数生成模拟蚂蚁的探索行为 动态调整信息素挥发系数和启发式权重以平衡探索与开发

该算法在TSP问题、网络路由等场景表现优异，其分布式特性适合并行化改进。