蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）

干货|十分钟快速get蚁群算法（附代码）

介绍

• 蚁群算法具有分布计算、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
• 蚁群算法应用广泛，如旅行商问题(traveling salesman problem,简称TSP)、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路径问题（vehicle routing problem）、图着色问题(graph coloring problem)和网络路由问题（network routing problem）等等。
  伪代码
  
  ACO伪代码

1. 设置参数并初始化所有信息素值
2. 每只蚂蚁都从初始的空解sp=∅开始
3. 在每一步中，蚂蚁通过选择一个可行解组件cij∈N(sp)并将其添加到当前的部分解中来扩展其当前的部分解sp

4. 要添加的解组件的选择是在每个构建步骤中概率性地完成的
   选择概率

   η(.)是一个函数，它给cij∈N(Sp)的每个可行解分量赋一个启发式值，通常称为启发式信息
   参数α和β决定了信息素踪迹和启发式信息的相对影响

5. 更新信息素
   信息素踪迹挥发
   信息素增强

ACO求解TSP
伪代码

ACO求解TSP伪代码