蚂蚁在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征到食物源路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短。通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径，并释放一定量的信息素，以增强该条路径上的信息素浓度，这样会形成一个正反馈。最终，蚂蚁能够找到一条从巢穴到食物源的最佳路径，即最短距离。

TSP问题（Travel Salesperson Problem，即旅行商问题或者称为中国邮递员问题），是一种NP-hard问题，此类问题用一般的算法是很难得到最优解的，所以一般需要借助一些启发式算法求解，例如遗传算法（GA），蚁群算法（ACO），微粒群算法（PSO）等等。
TSP问题（旅行商问题）是指旅行家要旅行n个城市，要求各个城市经历且仅经历一次 然后回到出发城市，并要求所走的路程最短。一个TSP问题可以表达为：求解遍历图G=(V,E,C)，所有的节点一次并且回到起始节点，使得连接这些节点的路径成本最低。

蚁群算法原理
假如蚁群中所有蚂蚁的数量为m，所有城市之间的信息素用矩阵pheromone表示，最短路径为bestLength，最佳路径为bestTour。每只蚂蚁都有自己的内存，内存中用一个禁忌表（Tabu）来存储该蚂蚁已经访问过的城市，表示其在以后的搜索中将不能访问这些城市；还有用另外一个允许访问的城市表（Allowed）来存储它还可以访问的城市；另外还用一个矩阵（Delta）来存储它在一个循环（或者迭代）中给所经过的路径释放的信息素；还有另外一些数据，例如一些控制参数(α，β，ρ，Q)，该蚂蚁行走玩全程的总成本或距离（tourLength），等等。假定算法总共运行MAX_GEN次，运行时间为t。
蚁群算法计算过程如下：
（1）初始化。
（2）为每只蚂蚁选择下一个节点。
（3）更新信息素矩阵。
（4）检查终止条件
如果达到最大代数MAX_GEN，算法终止，转到第（5）步；否则，重新初始化所有的蚂蚁的Delt矩阵所有元素初始化为0，Tabu表清空，Allowed表中加入所有的城市节点。随机选择它们的起始位置（也可以人工指定）。在Tabu中加入起始节点，Allowed中去掉该起始节点，重复执行（2），（3）,(4)步。
（5）输出最优值

思考：计算机网络联系；反过程
#距离-向量路由算法（路由信息协议RIP）
所有结点都定期将它们的整个路由选择表传递给与之相邻的结点。路由选择表包括每条路径的目的地和路径的代价；迭代计算一条路由中的站段数或延迟时间，从而得到到达一个目标的最短（最小代价）距离。
会出现慢收敛现象：蚁群沿着信息素多的路径走，也存在收敛速度慢，容易陷入局部最优（local optimal）等缺点。若路径出现错误，传递消息慢。在错误路径上蚂蚁越来越多，发现后在变少。

遗传算法
粒子群优化算法
模拟退火算法