目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.matlab仿真源码

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1.算法概述

        随着科学技术和生产的不断发展，许多实际问题不可能在合理的时间范围内找到全局最优解，这就促使了近代最优化问题求解方法的产生。随着各种不同搜索机制的启发式算法相继出现，如禁忌搜索、遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络、进化策略、进化编程、粒子群优化算法、蚁群优化算法和免疫计算等，掀起了研究启发式算法的高潮。

        蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。

      蚁群算法