蟻群算法

找得到食物的螞蟻，會產(chǎn)生嗅跡，更多的螞蟻?zhàn)哌@個(gè)路徑，能產(chǎn)生更多的嗅跡，增加群體螞蟻跟隨的概率

TSP同時(shí)也是一個(gè)NP難問題，不定多項(xiàng)式問題

可能沒有唯一解，而只能找到最優(yōu)解

鳥群算法（粒子群優(yōu)化）類似于鳥群和魚群的行為邏輯

鳥群算法的三個(gè)根本性邏輯

（1）——粒子之間保持距離（不相交）

（2）——粒子與附近的粒子之間，保持相同的速度（局部優(yōu)化）

（3）——盡量靠近相鄰的粒子（局部收斂 ）

初始化 粒子 particle 這個(gè)參數(shù)

對于每一個(gè)粒子，計(jì)算其舒適度 fitness（相當(dāng)于效應(yīng)函數(shù)，用于評價(jià)當(dāng)前粒子的狀態(tài)——與相鄰粒子距離，與相鄰粒子的速率的差），

? ? 如果當(dāng)前粒子的舒適度 ＞ Pbest歷史舒適度合集

? ? 則將該當(dāng)前舒適度更新為 Pbest

? ? 將所有粒子的舒適度排序，選擇最優(yōu)解為 Gbest