能否提供关于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的定义以及一个简单的伪代码示例？同样，也请给出蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）的定义及其对应的伪代码实现？

当然可以。

**粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）**
粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群、鱼群或蜜蜂群体寻找食物的行为。每个粒子被视为一个潜在解决方案，并在其位置和速度上移动。PSO利用两个关键要素：个人最佳位置（粒子自身发现的最佳解）和全局最佳位置（整个群体中最优解）。粒子更新其速度和位置，同时向这两个最优点靠近，直到达到收敛。

简单伪代码示例：

def PSO(population_size, max_iter, dimensions, lower_bound, upper_bound, c1, c2):
    particles = initialize_particles(population_size, dimensions, lower_bound, upper_bound)
    gbest_pos = calculate_gbest(particles)
    
    for iter in range(max_iter):
        for particle in particles:
            r1, r2 = random.random(), random.random()
            particle.velocity = w * particle.velocity + c1 * r1 * (particle.best_pos - particle.pos) + c2 * r2 * (gbest_pos - particle.pos)
            particle.pos = particle.pos + particle.velocity
            
            # 更新粒子和个人全局最优的位置
            update_particle_and_global_optima(particle, gbest_pos)

    return gbest_pos

# 其他辅助函数省略

**蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）**
蚁群优化是一种启发式搜索算法，灵感来源于蚂蚁觅食过程中释放的信息素痕迹。每只蚂蚁沿着路径搜索，并留下信息素浓度，其他蚂蚁会根据信息素浓度选择下一个节点，这个过程被称为"蚂蚁行为模型"。ACO通过概率和信息素衰减机制找到最佳路径。

简单伪代码示例：

def ACO(graph, ants_num, iterations, evaporation_rate, pheromone_deposit, alpha, beta):
    pheromone_matrix = initialize_pheromones(graph)
    ant_paths = []

    for _ in range(iterations):
        for ant in range(ants_num):
            path = construct_path(ant, graph, pheromone_matrix)
            ant_paths.append(path)
            update_pheromones(path, pheromone_matrix, evaporation_rate, pheromone_deposit, alpha, beta)

    return most_probable_path(ant_paths)

# 辅助函数如路径构建、信息素更新等

以上都是简化的版本，实际应用中还需要考虑更多细节，如初始化、边界检查、信息素更新规则等。