一文搞懂蚁群算法Ant Colony Optimization（ACO）！！！（灵感起源+数学原理+代码实现+实战应用）

文章目录

• • 文章脉络
  • 1. 生物灵感：蚁群如何找到最短路径？
  • 2. 从自然到算法：蚁群算法的核心框架
  • • 2.1 算法核心概念
    • 2.2 算法流程图
    • 2.3 关键数学模型与规则
    • • 1. 信息素矩阵
      • 2. 启发式信息
      • 3. 状态转移规则（路径构建）
      • 4. 信息素更新规则
  • 3. MATLAB实战：蚁群算法解决旅行商问题
  • • 3.1 问题描述与代码实现
    • 3.2 代码解析与结果分析
  • 4. 算法优势、局限与进阶发展
  • • 4.1 优势与特点
    • 4.2 局限性
    • 4.3 改进算法与发展
  • 5. 广阔的应用场景
  • 总结