举例说明蚁群算法的搜索原理，并简要概述蚁群算法的特点

蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化搜索方法，其基本思想是通过一群“智能”蚂蚁在问题搜索空间中寻找最短路径或最优解。搜索原理主要包括以下几个步骤：

1. **初始化**：随机生成一组解决方案（称为“蚂蚁轨迹”），每个轨迹代表一个可能的解。

2. **信息素释放**：蚂蚁根据当前状态下已知的信息素浓度（一种虚拟物质）选择下一个要探索的位置。信息素代表了某个位置的“好”程度，浓度越高，越吸引蚂蚁。

3. **解空间探索**：蚂蚁沿着信息素浓度较高的路径前进，尝试找到食物源或其他更好的位置。

4. **局部优化**：到达目的地后，蚂蚁会留下一些信息素，其浓度取决于成功程度（如找到食物的概率）和距离（越近浓度越大）。

5. **全局更新**：随着时间的推移，信息素会逐渐挥发，但更优的路径会保留更多的信息素，从而影响其他蚂蚁的选择。

6. **迭代过程**：整个过程反复进行，直到达到预设的迭代次数或找到满意的解。

蚁群算法的特点包括：
- **并行性强**：多个蚂蚁同时搜索，提高了搜索效率。
- **全局优化**：通过信息素更新机制，算法能够逐步接近全局最优解。
- **启发式搜索**：依赖于蚂蚁的局部决策，具有一定的随机性和自适应性。
- **收敛速度**：初期速度快，随着迭代深入搜索会变得更加精细。