蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物时行为和行动的一种智能优化算法。蚁群算法的由所谓的引导信息素和启发式信息素两种信息素来驱动，可以用来解决诸如连通图、旅行商问题、作业车间调度等优化问题。蚁群算法将优化问题抽象为一张图，再用蚂蚁寻找食物的行为来模拟求解过程，通过迭代搜索最佳路径，并将路径上的信息素挥发衰减，最后收敛到全局最优解。由于其良好的优化效果和搜索速度，被广泛应用于旅行商问题、无线传感器网络、集群机器调度和分布式数据挖掘分析等领域。ACO算法依靠蚂蚁在解路径中的信息素创新和挥发特性，在有限的搜索时间内，找到领域内更多的有效解。由于个别的蚂蚁随机性和挥发信息素的演化功能，蚁群短时间内可以实现收敛的最优解，因此优化效果往往较好。但需要注意的是，蚁群算法需要花费大量的计算资源，因此，在处理大规模问题时需要进行适当的算法参数优化和分布式处理。