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TSP旅行商问题（Traveling Salesman Problem）：旅行商要到若干个城市旅行，各城市之间的费用是已知的，为了节省费用，旅行商决定从所在城市出发，到每个城市旅行一次后返回初始城市，问他应选择什么样的路线才能使所走的总费用最短？

在求解旅行商问题时，可以通过蚁群算法来解决。

蚁群算法

自然界中蚂蚁在寻找食物时，会在走过的路径上释放信息素，随着时间的推移信息素会挥发，后来的蚂蚁会根据不同路径上信息素的强度选择路径。

根据这一现象，提出一种基于种群的启发式随机搜索算法——蚁群算法。

算法基本流程

用一只蚂蚁的行走路径代表一个可行解

1. 确定迭代周期，蚂蚁数
2. 对于每只蚂蚁：随机选择起点，在选择下一步时，根据所有与当前节点有关的路径上的信息素多少来决定，一般信息素越多，选择该路径的概率越高。
3. 选择后，在选择的路径上按照一定的规则留下一定量的信息素。
4. 最终的蚂蚁路径就是本次搜索的最佳路径
5. 经过一定次数多迭代后，获得最优解。

优点

• 采用正反馈机制，使得搜索过程不断收敛，最终逼近最优解。

• 每个个体可以通过释放信息素来改变周围的环境，且每个个体能够感知周围环境的实时变化，个体间通过环境进行间接地通讯。

• 搜索过程采用分布式计算方式，多个个体同时进行并行计算，大大提高了算法的计算能力和运行效率。

• 启发式的概率搜索方式不容易陷入局部最优，易于寻找到全局最优解。