蚁群算法是一种仿生算法，来源于蚂蚁在采集食物的行为中的优化策略，被广泛应用于组合优化、图像处理、流程规划、无线传感器网络等领域。
蚂蚁在寻找食物过程中遵循三个基本原则：正反馈、负反馈和随机性。正反馈指的是越多蚂蚁选择一条路线，该路线就越有吸引力。负反馈则是指遵循同一路线的蚂蚁会相互干扰，避免了出现过度拥挤。而随机性是指蚂蚁在选择路线时也会有一定的概率偏离当前路线，以探索新的机会。
借助于这些行为规则，蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，寻求最优解。蚁群算法的基本过程就是：一群“蚂蚁”在解决问题时，不断在解空间中搜索，每条解都对应一个蚂蚁的解构，蚂蚁会在解空间中寻找较优解。在搜索过程中，蚂蚁通过交流信息、释放信息和更新策略，逐步优化自身构造的解空间。
蚁群算法的优点非常显著，首先是全局寻优能力强，其次是具有分布式计算能力，还可以支持多目标规划和动态优化等，是一种十分实用的优化算法。
