用于函数优化的蚁群算法，挺适合搞复杂计算的场景。灵感来自蚂蚁找食物的行为，算法模拟了它们“闻信息素找路”的过程，结果还真挺靠谱。像p(i,j,t)这种转移概率，还有信息素更新的机制，听着有点学术，其实就是一套不断试错加优化的套路。

蚁群算法的核心思想是：让一群“蚂蚁”在问题解空间里到处跑，每次跑完更新一下“气味”（信息素），下次就更容易选对路。每轮循环后路径越短，留下的信息素越多，其他“蚂蚁”也更容易跟着走，从而逐步逼近最优解。

比较有意思的是，这算法本质上挺适合并行计算的，比如你想用它在分布式系统里跑，那就和 Spark 这些配合挺不错，分布跑、效率高、还能玩大规模优化。

你要是平时写代码要函数优化、组合问题啥的，比如调度优化、路径规划或者参数搜索，那这个算法还真挺值得一试。代码量不算多，实现难度也能接受。就记得一开始参数要调调，不然跑得慢。

如果你想搞清楚原理、顺便撸一版自己的实现，可以翻下这篇 用于一般函数优化的蚁群算法.pdf，原理解释得蛮清楚，里面还带了模型公式和模拟参数。

对了，如果你本身对并行计算感兴趣，也可以顺手看看 Spark 分布式计算框架，和蚁群算法搭起来用，效率那叫一个香。