路径寻优
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基于蚁群算法的复杂路径规划与函数寻优系统
该项目实现了一套完整的蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）计算框架，旨在模拟自然界中蚂蚁寻找食物时通过释放互感信息素寻找最短路径的行为。系统具备高度可调的参数配置，能够解决经典的旅行商问题（TSP）、迷宫导航以及多目标函数寻优问题。程序的核心逻辑包括蚂蚁行为的概率化建模、信息素的局部更新与全局更新机制、以及启发式信息的动态计算。在每一轮迭代中，多只人工蚂蚁根据当前路径上的信息素浓度和启发式因子计算状态转移概率，逐步构建可行解；在迭代收敛后，系统通过全局信息素挥发和增强操作，
