专题：蚁群算法最短路径规划
（一） 绪论
遗传算法通过借鉴大自然物种的进化规律取得了难以想象的效果，同样地，
蚁群算法也是通过效仿蚂蚁嗅取信息素寻找食物最短路径的现象，取得了不相上
下的效果，甚至在某些方面更优的效果。一些研究表明，蚁群算法有更强的健壮
性和内在的分布并行性，非常容易与其他方法相结合，去解决比如网格任务调度、
聚类分析、物流配送等问题。
（二） 文献探讨
蚁群算法，最早由 Marco Dorigo 在他的博士论文中提出的，是一种通过模
拟自然界蚂蚁寻径的行为，提出的一种全新的模拟进化算法。据昆虫学家的观察
和研究发现，生物世界中的蚂蚁有能力在没有任何可见提示下找到从其巢穴到食
物源的最短路径，并能随环境的变化而变化，适应性地搜索新的路径，产生新的
选择。这是因为蚂蚁在寻找路径时会在路径上释放一种特殊的分泌物——信息素，
使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响它们以后的寻径行为。当一些路径上
通过的蚂蚁越来越多时，该路径上的信息素浓度就越大，后来的蚂蚁选择该路径
的可能性就越大，从而进一步增加了该路径上的信息素浓度。
1. 蚁群算法的优点：
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