蚁群算法的模拟机制还挺有意思的，用的是蚂蚁找食物的思路，但套在优化问题里效果还蛮好。像是路径优化、调度问题这些，它都能搞定。你不需要全局控制，算法自己就能慢慢逼近最优解，而且还能避免陷入局部最优，挺聪明的。信息素机制是它的关键，浓度越高，路径就越容易被选中，还能通过蒸发机制防止早早固定住结果，保持灵活性。

如果你是搞TSP、路径规划或者组合优化相关的，这份 PDF 你可以看看，讲得挺系统，还提到了各种变种模型，比如Ant-Cycle、Ant-Density、Ant-Quantity，用在哪、怎么调参，都给了点思路。

哦对，里面还带了几个相关资源链接，像Matlab下怎么实现、信息素轨迹初始化、甚至还有蜂群算法和其他元启发式方法对比的内容，一起看更有感觉。你要是打算自己撸个 demo，建议从 TSP 问题入手，简单又经典，多代码例子都围着它来的。

参数这块建议慢慢调，像信息素挥发率、蚂蚁数量、启发式因子这些，直接影响收敛速度和解的好坏。嗯，用的时候别忘了结合问题场景选合适的变种，别死盯着原始模型。