蚁群优化算法 (ACO) - 随机搜索和群体智能的结合

蚁群优化算法 (ACO) 是一种随机搜索算法，与其他进化算法模型一样，通过群体中候选解的进化过程来寻求最优解。该过程包含适应阶段和协作阶段两个阶段。在适应阶段，候选解根据积累的信息不断调整自身结构；在协作阶段，候选解之间通过信息交流，以期产生性能更好的解。ACO 不需要先验知识，最初只是随机选择搜索路径，随着对解空间的'了解'，搜索变得有规律，并逐渐逼近最终达到全局最优解。ACO 的搜索机制表现出自催化或正反馈特征，因此可以将 ACO 模型视为增强型学习系统。