Ⅰ 蟻群演算法（含常式）
這篇文章是關於蟻群演算法的理論講解和實例演示，主要通過模擬螞蟻覓食行為解決組合優化問題，如旅行商問題(TSP)。
蟻群演算法的核心是模擬螞蟻通過留下信息素引導後續個體選擇路徑的行為。例如，螞蟻從A點出發，通過隨機選擇路線，隨著時間推移，信息素濃度高的路徑會吸引更多的螞蟻，形成正反饋，最終導致大部分螞蟻集中於最短路徑。在TSP問題中，演算法通過路徑構建和信息素更新來優化解決方案。
基本的Ant System通過隨機選擇和信息素更新來尋找最優路徑，但隨著問題規模擴大，可能需要改進版本，如精英策略的EAS，通過強化最佳路徑來增強搜索能力；Rank-based AS通過優化信息素更新機制來改善搜索性能；MAX-MIN Ant System則限制信息素更新和濃度，防止演算法過早收斂。
蟻群系統的改進旨在解決大規模問題的停滯現象，通過交替使用不同的信息素更新規則，增加探索性和收斂速度。蟻群系統（ACS）引入了新的選擇和更新規則，使得演算法在搜索初期有更強的全局搜索能力。
蟻群演算法廣泛應用在電信路由優化、數據挖掘、組合優化等問題上，如網路路由、聚類分析和QAP問題。這些應用展示了蟻群演算法在解決實際問題時的有效性和靈活性。
Ⅱ 蟻群演算法用於路徑規劃時的優缺點
蟻群演算法用於路徑規劃時的優缺點
優點：
正反饋機制：蟻群演算法通過採用正反饋機制，使得搜索過程能夠不斷收斂，逐漸逼近最優路線。這種機制確保了演算法在迭代過程中能夠逐步優化解的質量。
環境感知與通訊：每個個體（即「螞蟻」）能夠通過釋放信息素來改變周圍環境，並且能夠感知周圍環境的實時變化。個體間通過環境進行間接通訊，這種機制增強了演算法的自適應性和魯棒性。
分布式計算：蟻群演算法的搜索過程採用分布式計算方式，多個個體同時進行並行計算。這種並行計算方式大大提高了演算法的計算能力和運行效率，使得演算法在處理大規模問題時具有顯著優勢。
啟發式概率搜索：演算法採用啟發式的概率搜索方式，不易陷入局部最優解。這種搜索方式使得演算法能夠更容易地尋找到全局最優路線，提高了路徑規劃的質量。
缺點：
多樣性過剩導致混沌：如果蟻群演算法的多樣性過剩，系統過於活躍，會導致過多的隨機運動。這種情況下，演算法可能陷入混沌狀態，難以收斂到最優解。
多樣性不足導致僵化：另一方面，如果演算法的多樣性不夠，正反饋過強，會導致僵化現象。當環境變化時，僵化的蟻群不能相應地調整搜索策略，從而降低了演算法的適應性和靈活性。這種僵化現象可能使得演算法在動態環境中表現不佳。