本文综合多篇文章，深入解析ACO（Ant Colony Optimization）蚂蚁算法在解决旅行商问题（TSP）中的应用。介绍了ACO的基本原理，包括路径构建、信息素更新模型，重点阐述了路径概率选择机制、信息素更新机制和协同工作机制。此外，还讨论了关键参数如信息素浓度、启发式因子和蚂蚁数量的影响。最后，分享了采用美国城市att48数据集的代码实现及运行结果。
说在开始
发现有的文章缺公式数学模型，有的文章缺代码，有的文章缺推导过程,内容很杂乱。在这里我将多篇文章精华内容进行总结汇总，其中加入了我个人的见解，在文章最后我会给出参考链接。
作者：尹豆（憨豆酒），联系我yindou97@163.com，熟悉图形学，图像处理领域，本章代码： https://github.com/douysu/computer-graphics-notes
1 群蚁算法的基本原理
首先推荐大家先阅读以下大连理工大学谷俊峰老师的蚁群算法PPT，下载链接为：https://github.com/ModestBean/algorithm/tree/master/ACO_aunt_optimal_path/reference_material
蚁群算法是受到对真实蚂蚁群觅食行为研究的启发而提出。生物学研究表明：一群相互协作的蚂蚁能够找到食物和巢穴之间的最短路径,而单只蚂蚁则不能。生物学家经过大量细致观察研究发现,蚂蚁个体之间的行为
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