摘要
蚁群算法作为一种模拟自然界中蚁群觅食行为的智能优化算法，近年来在各个工程领域得到了广泛的应用。
本文首先介绍了蚁群算法的基本原理，包括其生物学基础、数学模型和算法流程。
其次，详细阐述了如何利用MATLAB软件实现蚁群算法，并通过实例演示了参数设置与结果分析方法。
在此基础上，重点探讨了蚁群算法在路径规划和函数优化两大工程应用领域的研究现状，并对相关文献进行了综述和分析。
最后，展望了蚁群算法的未来发展趋势，并指出其在解决复杂工程问题方面的巨大潜力。
关键词：蚁群算法；MATLAB；路径规划；函数优化；工程应用
##1.1蚁群算法蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种启发式优化算法，其灵感来源于自然界中蚁群觅食的群体智能行为。
蚁群在寻找食物过程中，会在经过的路径上释放一种称为信息素的化学物质。
后续的蚂蚁会根据信息素浓度选择路径，浓度越高，被选择的概率越大。
##1.2MATLABMATLAB是一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数库，可以方便地进行算法开发、数据分析和可视化。
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