ACO.Visualization項目

本項目演示蟻群算法求解旅行商問題的可視化過程，包括路徑上的信息素濃度、蟻群的運動過程等。項目相關的代碼：https://github.com/anycad/ACO.Visualization

注：本項目基于.NET8開發(fā)，需要安裝VS2022最新版本。

運行效果：

https://www.bilibili.com/video/BV1Bf42117FC

蟻群算法ACO

蟻群算法(Ant Colony Optimization)是一種用來尋找優(yōu)化路徑的概率型算法，其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。蟻群算法在實際應用中有廣泛的用途，例如旅行商問題、指派問題、Job-shop調度問題、車輛路徑問題、圖著色問題和網(wǎng)絡路由問題等。蟻群算法作為一種啟發(fā)式全局優(yōu)化算法，能夠有效地解決這些問題，并找到近似最優(yōu)解或全局最優(yōu)解。

蟻群算法的基本思想是將螞蟻的行走路徑表示待優(yōu)化問題的可行解，整個螞蟻群體的所有路徑構成待優(yōu)化問題的解空間。路徑較短的螞蟻釋放的信息素量較多，隨著時間的推進，較短的路徑上累積的信息素濃度逐漸增高，選擇該路徑的螞蟻個數(shù)也愈來愈多。最終，整個螞蟻會在正反饋的作用下集中到最佳的路徑上，此時對應的便是待優(yōu)化問題的最優(yōu)解。

旅行商問題TSP

旅行商問題（Traveling Salesman Problem，TSP）是運籌學和計算機科學中的一個經(jīng)典問題，其描述為：給定一系列城市和每對城市之間的距離，求解訪問每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。這個問題實質上是在一個帶權完全無向圖中，尋找一個權值最小的Hamilton回路。

旅行商問題是一個NP完全問題，隨著城市數(shù)量的增加，可能的路徑數(shù)量會迅速增長，導致求解變得非常困難。