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蚁群算法(ant colony optimization， ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
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蚁群算法的基本原理 蚁群算法，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
蚁群算法(ant colony optimization， ACO)，又称蚂蚁算法，是一种对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得到的一种仿生算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。
其中模拟蚂蚁群体觅食的蚁群算法成为一种主要的群智能算法。算法原理：在自然界中，对于觅食的蚂蚁群体，其可以在任何和没有提示的情况下找到食物和巢穴之间的最短路径。并且能够根据和环境的变迁，自适应地找到新的最优路径。
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范围：蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是33个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内。
蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为模式来求解优化问题的算法。
但是对于这个问题蚁群算法有一个比较大的缺点，就是收敛很慢，不过对于数量小的路径，效果还是很好的。
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