蚁群优化（ACO）：一种受蚂蚁“信息素寻路”行为启发的群智能优化算法。它通过让多个“人工蚂蚁”在解空间中反复构造解、并用“信息素”强化较优路径，从而逐步逼近组合优化问题（如路径规划、排程、TSP 等）的优解。（在不同语境下也可泛指一类相关变体与框架。）
/ænt ˈkɑːləni ˌɑːptɪmaɪˈzeɪʃən/
Ant colony optimization can find a good route between two points.
蚁群优化可以在两点之间找到一条较好的路线。
In logistics scheduling, ant colony optimization is often combined with local search to improve solution quality under time constraints.
在物流排程中，蚁群优化常与局部搜索结合，以在时间限制下提升解的质量。
该术语由三部分构成：ant（蚂蚁）+ colony（群体/蚁群）+ optimization（优化）。名称直接反映其灵感来源：真实蚂蚁会通过释放并追随信息素（pheromone）形成“集体智慧”的最短（或较优）路径；算法借用这一机制，用“信息素浓度”的更新来引导搜索走向更优解。
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