实例介绍
1基本原理：
本质上也是一种概率算法，通过大概率收敛到最佳值，和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈，使得较佳的解具有大概率被选到，当全局都选用较佳的解，变可以得到整体的最优解。
2几个关键点：
1）概率选择：受信息素浓度和启发函数影响，启发函数为距离的倒数
2）信息素挥发：考虑到信息素随时间的挥发，加入挥发因子
3程序设计步骤：
1）初始化各个参数：包括各点的距离，信息素的初始浓度，蚂蚁数量，信息素挥发因子，信息素和启发函数的重要度因子，启发函数，最大迭代次数，路径记录表等等
2）迭代：对每个蚂蚁随机制定初始值，再根据概率选择，选择出每只蚂蚁的路径，确定每只蚂蚁的路径总长度，以及蚁群的最佳路径长度和平均长度，并对信息素进行更新。
3）展示：展示出最佳路径，以及最佳路径对迭代的变化图
4 Matlab代码
程序说明：采用蚁群算法求取TSP问题，共有34个城市，从txt文件加载数据：
运行结果：
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