개미 군집 최적화 — 군집 기반 조합 최적화

개미 군집 최적화(ACO)는 1990년대 초반 Marco Dorigo와 동료들이 소개한 메타휴리스틱 알고리즘으로, 개미의 집단 먹이 탐색 행동을 시뮬레이션하여 조합 최적화 문제를 해결합니다. 실제 개미는 길에 페로몬 흔적을 남기고 더 강한 흔적을 우선적으로 따르는데, ACO는 이러한 양성 피드백 메커니즘을 탐색 절차로 전환하여 외판원 문제, 차량 경로 설정, 스케줄링과 같은 그래프 구조 문제에 대한 고품질 해를 찾습니다.