梁晶

摘 要：蚁群算法是生物算法的一种，是根据模仿蚁群在寻找最优、最短路径方面的能力，模仿蚁群的搬运食物的工作思想，形成數学算法，从而实现问题的优化。具体应用领域众多，本文就蚁群算法的思想，工作模型的塑造，以及存在的优势与不足进行了详细介绍，就未来发展方向进行了展望。

关键词：蚁群算法；优势与不足；数据模型；应用领域

一、蚁群算法思想以及工作原理：

蚁群算法是智能算法的一种，借鉴的是大量蚁群在搬运食物以及蚁群需要的物品时候，总能够找到最短的搬运路径，从而大大降低了搬运的时间，极大程度的提高了工作效率，找到了一些问题的优化路径以及解决方法。通过生物学方式，人们找到了蚁群寻找最短路径的方式。蚂蚁的并不是拥有很高的智商，他们最初在进行路径选择的时候，是进行随机选择的，但在路径的行走过程中，蚂蚁释放出一种信息熵，也就是一种特殊的气味，而这种气味的特点是能够随着时间进行挥发，从而使得气味变淡。那么，我们就会发现，越短的路径信息熵挥发的越少，气味越浓，也就会吸引更多的蚂蚁，根据气味进行路径的选择。同时，越多的蚂蚁走过较短路径，也会使得信息熵浓度升高，从而让蚁群获得优解，获取较短的搬运路径。那么把这个思想应用在算法当中，适合路径选择，解集的优化等问题的解决。可以具化在多个领域当中。

蚁群算法及应用研究

二、蚁群算法的优势与不足：