蟻群最佳化算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一種模擬自然界中螞蟻通過信息素交流尋找食物源最短路徑的元啟發式算法。該算法的基本原理可以概括為以下幾點：
信息素機制：螞蟻在尋找食物的過程中，會釋放信息素，這是一種化學物質，用於在螞蟻之間傳遞信息。信息素的濃度越高，表明該路徑上螞蟻的活動越頻繁，從而吸引更多的螞蟻選擇該路徑。
正反饋機制：由於較短路徑上的螞蟻往返時間較短，單位時間內經過的螞蟻數量較多，信息素積累得更快。這種正反饋機制使得越來越多的螞蟻選擇最優路徑，而非優路徑上的信息素會隨時間蒸發，最終導致所有螞蟻都集中在最優路徑上。
機率選擇：在ACO中，螞蟻根據信息素濃度、啟發式信息（如路徑長度）以及其他因素，通過機率選擇函式決定下一步的移動方向。這種選擇是隨機的，但傾向於選擇信息素濃度高的路徑。
信息素更新：每次疊代後，根據螞蟻構建的解的質量，對信息素進行局部或全局更新。好的解會增強相應路徑上的信息素濃度，而差的解則可能導致信息素濃度的減少。
套用範圍：ACO算法廣泛套用於靜態和動態的組合最佳化問題，如旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等。
通過上述原理，ACO算法能夠在複雜的搜尋空間中找到近似最優解，尤其適用於離散最佳化問題。