开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第三十一天，点击查看活动详情
总结：此文为12月更文计划第三十一天第四十六篇。
在蚁群算法（ACO）中，使用了一个代码文件来实现。核心思路是建立信息素矩阵，计算蚂蚁从 i 城市 到 j 城市之间的期望距离。使用轮盘赌的方式来计算蚂蚁走的路径，从城市 1 开始。建立计算距离矩阵的函 数，计算每只蚂蚁的距离矩阵，建立循环将每一次的距离保存到数组中，依次比较每一次的距离，选取最短的 那一次作为结果输出。其中信息素浓度计算方法为信息素强度 Q/dij 为信息素浓度，所以较短的路径对蚂蚁 更有吸引力。部分实现代码如下所示：
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初始化代码模块，创建所需要的变量，如 data 表示各地点的坐标，autnum 为蚁群的大小，alpha 为 信息素浓度，beta 为启因子，itera 为循环次数。使用欧氏距离计算城市距离矩阵
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使用轮盘赌的方式选择蚂蚁走的路径。蚁群算法中的终止条件：是否达到迭代次数。一次迭代就是指 m 只蚂蚁都走完所有的城市，即存在 m 个搜索路径。将所有路径进行比较，选择长度最短的路径，
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依据信息素浓度确定最短距离
3 运行结果
使用的数据集为 Berlin52 数据集，输出的结果如下所示。由结果可以看到，最短路径约为 8636，相对于
遗传算法（GA）来说误差更大，而且收敛曲线来看在循环了 50 多次之后曲线便开始趋于平稳
