蚁群算法(matlab ant colony optimization)最早于1991年由Marco Dorigo等学者提出。这一算法灵感源自自然界中蚂蚁的觅食行为，它们通过信息素的交流来快速找到食物源，从而提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。在自然界，即使视觉有限，蚂蚁也能找到从食物源到巢穴的最短路径，并能适应环境变化，搜索新的最佳路径。蚂蚁在走过的路径上释放信息素，吸引其他蚂蚁。当某路径被越来越多的蚂蚁选择时，信息素增加，吸引更多蚂蚁，最终形成了一种自我增强的行为，被称为蚁群智能。这种算法在优化问题中具有广泛的应用，如路径规划、图像处理等。