机器学习课程论文
大学生毕业论文范文基于机器学习的自然语言处理研究
大学生毕业论文范文基于机器学习的自然语言处理研究摘要本文基于机器学习的自然语言处理研究，从理论和实践两方面进行探讨。
首先，介绍了自然语言处理的基本概念和研究意义，然后详细解释了机器学习在自然语言处理中的应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等方面。
接下来，列举了一些基于机器学习的自然语言处理实际应用案例，并分析了其优势和局限性。
最后，总结了基于机器学习的自然语言处理研究的发展前景和挑战。
关键词：自然语言处理，机器学习，文本分类，情感分析，机器翻译，应用案例，发展前景，挑战1. 引言自然语言处理是人工智能领域的重要研究方向之一，其主要目标是使计算机能够理解和处理人类语言。
随着大数据时代的来临，以及互联网的快速发展，自然语言处理在很多领域都得到了广泛应用，比如搜索引擎、智能客服、智能翻译等。
2. 自然语言处理的基本概念和研究意义自然语言处理是研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的一门学科，其内涵包括语言的理解、生成、翻译、问答等。
自然语言处理的研究意义主要体现在以下几个方面：提高人机交互的效果和体验、辅助知识获取与共享、加速信息处理与决策等。
3. 机器学习在自然语言处理中的应用机器学习是自然语言处理中常用的方法之一。
通过对大量的语料进行学习，机器能够识别出文本中的模式和规律，从而实现文本的自动分类、情感分析、机器翻译等任务。
在文本分类方面，机器学习可以将文本分为不同的类别，比如将新闻文章分为体育、政治、娱乐等不同类别。
在情感分析方面，机器学习可以识别文本中的情感倾向，判断文本是正面情感还是负面情感。
在机器翻译方面，机器学习可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
4. 基于机器学习的自然语言处理实际应用案例基于机器学习的自然语言处理在实际应用中具有广泛的应用前景。
以文本分类为例，许多搜索引擎和新闻聚合网站都采用了文本分类技术，对文章进行自动分类，并将其归入不同的类别。
以情感分析为例，很多企业通过对用户评论和社交媒体数据进行情感分析，来了解用户的情感倾向和需求。
机器学习 毕业论文
机器学习毕业论文随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经成为了人工智能的重要组成部分之一。
机器学习是一种通过样本数据来训练机器学习模型，使其能够自主的从海量的数据中学习和发现规律，从而实现预测和决策的过程。
在医疗、金融、交通、物流等行业都被广泛应用。
本篇论文将从机器学习的概念、应用和挑战三个方面来探讨机器学习的研究。
一、机器学习的概念机器学习是指对人工智能的一种方法。
各种学习算法使用这些数据点（或训练样本）进行模型训练，从而在出现新的数据时可以在不需要人类干预的情况下自动进行推理或泛化。
常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、K-NN、贝叶斯分类器等。
机器学习的优点在于，由于其高效和准确性，它可以处理和决策处理大量数据，包括无法轻松人工处理的数据，例如来自传感器的数据或社交媒体上的数据。
二、机器学习的应用机器学习在医疗、金融、交通、物流等领域都有广泛的应用。
1. 在医疗领域，机器学习可以用来预测病人的疾病和治疗方案。
医生可以收集大量的数据点，例如病人的生理数据，以及与特定疾病相关的所有其他因素。
机器学习算法可以帮助医生分析这些数据并提供最佳治疗方案。
2. 在金融领域，机器学习算法可以用来创建信用评级系统和防欺诈系统。
金融机构可以使用机器学习算法来分析交易数据和其他行为，并根据历史数据建立模型，以自动决策该客户是否值得信任。
3. 在交通领域，机器学习可以用来预测交通拥堵情况和预测谁可能会违反交通规则，从而提高交通安全和效率。
通过使用传感器和其他技术收集数据，并使用机器学习算法分析它，可以建立准确的交通流量预测模型。
4. 在物流领域，机器学习可以用来创建优化方案和预测需求。
物流公司可以使用机器学习算法来分析过去的订单历史记录，并预测未来的需求，从而更好地管理库存和资源。
三、机器学习的挑战机器学习的挑战在于两个方面：算法和数据。
1. 算法。
需要选择和优化正确的算法以处理数据并建立准确的模型。
当前常用的机器学习算法包括SVM、朴素贝叶斯分类器、K-NN 等等。
机器学习论文
现代机器学习理论论文题目：综述机器学习与支持向量机学院：电子工程学院专业：学号：学生姓名：综述机器学习与支持向量机摘要机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测，包括模式识别、神经网络等在内，现有机器学习方法共同的重要理论基础之一是统计学。
支持向量机是从统计学发展而来的一种新型的机器学习方法，在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出了许多特有的优势，但是，支持向量机方法中也存在着一些亟待解决的问题，主要包括：如何用支持向量机更有效的解决多类分类问题，如何解决支持向量机二次规划过程中存在的瓶颈问题、如何确定核函数以及最优的核参数以保证算法的有效性等。
本文详细介绍机器学习的基本结构、发展过程及各种分类，系统的阐述了统计学习理论、支持向量机理论以及支持向量机的主要研究热点，包括求解支持向量机问题、多类分类问题、参数优化问题、核函数的选择问题等，并在此基础上介绍支持向量机在人脸识别中的应用，并通过仿真实验证明了算法的有效性。
关键词：机器学习；统计学习理论；SVM；VC维；人脸识别The Summarization of Machine Learning and Support Vector MachineABSTRACTMachine learning is to study how a computer simulates or realizes human behaviors to acquire new information and skills, then rebuilds its knowledge structure to improve itself capability constantly. It is the core of Artificial Intelligence，and is the underlying way in which a computer develops intelligence.Machine learning based on data is one of the most important aspects of modern intelligence technology. It is to investigate how to find a rule starting from data observation, and use the rule to predict future data and unavailable data. Statistics is one of the most common important theory elements of the existing methods of machine learning, including Pattern Recognition and Neural Networks.SVM(Support Vector Machine) is a novel method of machine learning evoling from Statistics. SVM presents many own advantages in solving machine learning problems such as small samples, nonlinearity and high dimension. However, SVM methods exist some problems need to be resolved, mainly including how to deal with multi-classification effectively, how to solve the bottle-neck problem appearing in quadratic programming process, and how to decide kernel function and optimistical kernel parameters to guarantee effectivity of the algorithm.This paper has introduced in detail the structure, evolvement history, and kinds of classification of machine learning, and demonstrated systemly SLT(Statistical Learning Theory), SVM and research hotspots of SVM, including seeking SVM problems, multi-classification, parameters optimization, kernel function selection and so on. The application on human face recognition has been introduced based on above theory, and the simulation experiment has validated the algorithm.Keywords: Machine learning, SLT, SVM, VC dimension, Human face recognition目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1.绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.1.1 机器学习概念的出现 (1)1.1.2支持向量机的研究背景 (1)1.2本文主要内容 (3)2.机器学习的结构及分类 (4)2.1机器学习定义及发展 (4)2.2机器学习系统的基本结构 (5)2.3机器学习的分类 (6)2.4目前研究领域 (9)3.支持向量机的原理 (10)3.1统计学习理论 (10)3.1.1机器学习问题 (10)3.1.2统计学理论的发展与支持向量机 (11)3.1.3VC维理论 (12)3.1.4推广性的界 (12)3.1.5结构风险最小化原则 (13)3.2支持向量机理论 (14)3.2.1最优分类面 (16)3.2.2标准支持向量机 (18)4.支持向量机的主要研究热点 (20)4.1支持向量机多类分类方法 (20)4.2求解支持向量机的二次规划问题 (23)4.3核函数选择及其参数优化 (25)5.支持向量机的算法仿真 (27)5.1人脸识别的理论基础 (27)5.2基于PCA方法和SVM原理的人脸识别仿真 (28)6.参考文献 (33)1.绪论1.1研究背景及意义1.1.1 机器学习概念的出现学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。
毕业论文机器学习的网络安全攻防技术研究
毕业论文设计
机器学习的网络安全攻防技术研究
摘要：随着网络技术的不断发展，网络安全问题日益严峻。
本文以机器学习技术为基础，结合网络安全攻防的实际需求，对网络安全攻防技术进行了深入研究。
本文提出了一种基于机器学习的网络安全攻防模型，并通过实验验证了该模型在网络安全攻防中的有效性和可行性。
本文的研究成果为网络安全攻防提供了一种新的思路和方法。
关键词：机器学习；网络安全；攻防技术；数据挖掘
第一章绪论1.1 研究背景及意义1.2 国内外研究现状1.3 研究内容和目标1.4 研究方法和技术路线1.5 论文结构安排
第二章网络安全攻防技术概述2.1 网络安全攻防技术的定义和特点2.2 网络安全攻防技术的分类2.3 网络安全攻防技术的应用领域
第三章机器学习技术概述3.1 机器学习技术的定义和特点 3.2 机器学习技术的分类3.3 机器学习技术在网络安全攻防中的应用
第四章基于机器学习的网络安全攻防模型设计 4.1 数据挖掘技术的概念和特点4.2 基于数据挖掘的网络安全攻防模型设计 4.3 基于
机器学习的网络安全攻防模型架构设计
第五章实验与验证5.1 数据集的准备和处理5.2 模型训练和优化5.3 实验结果分析和验证
第六章网络安全攻防应用案例分析6.1 案例背景介绍6.2 案例分析及验证6.3 案例结果分析和评价
第七章结论与展望7.1 研究成果总结7.2 研究不足和改进方向7.3 未来发展趋势。
学术论文：机器学习算法在金融行业中的应用研究
学术论文：机器学习算法在金融行业中的应用研究1. 引言1.1 概述引言部分主要介绍了本文章的研究领域和背景，即机器学习算法在金融行业中的应用。
随着科技的发展和数据积累的增加，金融行业正面临着大量复杂的挑战和机遇。
传统的金融决策依赖于专业人士的经验和判断，但随着数据规模和处理复杂度增加，这种方法已经变得有限且不够高效。
因此，引入机器学习算法成为解决这些问题的一种前沿技术。
本文将以引言部分为起点，介绍机器学习算法在金融行业中的应用研究，并深入探讨其能够提供的解决方案和潜在好处。
1.2 文章结构引言部分还包括对本文结构进行简要介绍。
本文将按照以下几个章节组织：首先，在第二章中我们将对机器学习算法进行概述，并探讨金融行业中所面临的挑战；接下来，在第三章中我们将详细论述机器学习算法在金融行业的应用研究，包括风险管理与预测模型、股票市场预测与交易策略，以及客户信用评分和反欺诈分析；第四章将讨论机器学习在金融行业中面临的挑战和限制，并探讨数据质量与规模问题、解释性与可解释性困境，以及法律合规性和道德问题；最后，在结论和展望部分中，我们将总结本文的主要发现和贡献，并提供对现有研究不足之处以及未来方向的建议。
1.3 目的引言部分还需要明确本文章的目的。
本文旨在提供一个全面而深入的研究关于机器学习算法在金融行业中应用领域。
通过对相关文献和实践案例的综述，我们将探索机器学习算法如何应用于风险管理与预测模型、股票市场预测与交易策略，以及客户信用评分和反欺诈分析等方面。
此外，本文还将探讨金融行业中应用机器学习算法所面临的挑战和限制，并提出一些建议以促进未来的研究和发展。
通过深入理解机器学习算法在金融行业中的应用，本文旨在为决策者、研究者和从业人员提供相关的知识和洞察力，以推动金融行业的创新与发展。
2. 机器学习算法概述2.1 机器学习基本概念机器学习是一种人工智能的分支，它通过让计算机从数据中学习和提取模式，从而使其具备自主学习和决策的能力。
机器学习论文-计算机应用技术论文-计算机论文
机器学习论文-计算机应用技术论文-计算机论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
下面我们就为大家介绍几篇关于机器学习论文范文，供给大家参考。
机器学习论文范文第一篇：机器学习算法在脑卒中诊治中的应用现状及展望作者：武胜勇何倩郭轶斌吴骋作者单位：海军军医大学卫生勤务学系军事卫生统计学教研室世界卫生组织统计表明，目前脑卒中已在全球原因中跃升至第二位[1].据美国心脏协会（American Heart Association, AHA）统计，在美国，脑卒中是的第五大原因，每年有79.5万美国人经历一次新的或复发性脑卒中[2].而在中国，脑血管疾病已成为排名第三的原因，对脑卒中防治的重要性已成为业内共识[3].脑卒中发病的原因涉及先天遗传因素、后天影响因素[4]等，同时也受诸多不可控的影响，故其发病过程具有较大的异质性[5].因此，迫切需要在脑卒中的预防和治疗过程中，通过简化医疗操作过程和改进诊疗技术来解决其治疗过程中产生的诸多复杂问题，降低不断上升的医疗成本[6,7].近年来随着生物医学研究的发展，对于脑卒中的研究日益深入，在基于组学数据[8,9]、实时风险预测等方面的研究对统计学工具的要求不断提高。
传统统计学方法对这些高维、海量、结构复杂的大数据集分析效果并不理想，同时面对真实世界中取样异质性低、缺失值多、复杂程度高等问题，也难以找到合适的处理方式[10].机器学习（machine learning, ML）主要研究如何使计算机通过实验从数据中学习，是预测分析的一项主要内容[11],作为传统统计学方法的补充，目前医学研究中采用机器学习的趋势日益明显。
围绕机器学习在脑卒中研究方面的应用，本文综述了支持向量机、随机森林及深度学习方法，描述了其主要思想，分析了其优点和不足，以期对机器学习未来在脑卒中患者诊疗中的应用起到一定助力作用。
基于机器学习的人工智能设计论文
基于机器学习的人工智能设计论文
本论文旨在探讨基于机器学习的人工智能设计理念。
首先，将介绍机器学习作为一种人工智能技术，并讨论其在设计方面的应用。
其次，将阐述利用机器学习来实现智能设计所具备的优势，并对比当前设计方法的弊端。
最后，将提出一个实例，说明如何利用机器学习实现智能设计。
机器学习是一种人工智能技术，它利用大量数据和算法，让计算机自发地从数据中识别规律，并在以后遇到相似的情况时可以作出准确的判断。
在设计方面，机器学习可以帮助设计师更准确地理解用户的需求，并快速有效地生成解决方案。
机器学习相较于传统方法具有更好的优势，包括提高数据处理能力、提高效率、了解用户需求、发现尚未发现的规律以及进行深层次的分析等等。
为了显示机器学习在智能设计方面的作用，本文将采用一个智能图像夹压机的案例。
该案例中，机器学习算法可以通过自动分析输入的图像数据，来识别最佳的夹压参数和位置，以及如何确保最佳的夹压效果。
除此之外，机器学习还可以用于改进针对不同输入数据的夹压参数，以及持续优化夹压机的性能等。
本文从宏观上介绍了基于机器学习的人工智能设计理念，并着重阐述了该理念在实施设计中所具有的优势。
通过一个智能图像夹压机的案例，也说明了如何利用机器学习实现智能设计。
未来，机器学习将在设计领域发挥重要的作用，它将使设计工作更加自动化、高效化，为用户提供更好的设计体验。
机器学习论文
机器学习论文以下是一些热门的机器学习论文的例子：1. "A Few-shot Learning Approach for Object Recognition on Omni-directional Images" - 提出了一种在全方位图像上进行对象识别的少量样本学习方法。
2. "Generative Adversarial Networks" - 引入了生成对抗网络（GAN）的概念，用于生成高质量的图像、音乐等。
3. "Deep Residual Learning for Image Recognition" - 提出了一个深度残差学习模型，大大提升了图像识别任务的性能。
4. "Attention Is All You Need" - 提出了一个完全基于注意力机制的神经网络模型，用于自然语言处理任务。
5. "Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks" - 使用深度卷积生成对抗网络（DCGAN）来进行无监督的特征学习。
6. "DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification" - 提出了一个基于深度学习的方法，将面部验证的性能提升到接近人类水平。
7. "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate" - 使用神经网络模型来进行机器翻译，并通过联合学习对齐和翻译来改进结果。
8. "Spatial Transformer Networks" - 引入了一个空间变换网络，可以在神经网络中自动学习对输入进行几何变换。
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机器学习（课程论文）基于蚁群算法的TSP问题研究摘要本文研究了基于蚁群算法解决TSP问题的原理，算法流程以及用Microsoft Visual Studio 2008程序的仿真。
论文首先简单回顾了蚁群算法的历史、发展以及应用，然后详细介绍了基本蚁群算法的原理，包括基本蚁群算法的行为描述和机制原理。
其次从基本蚁群算法的系统学特征出发，讨论它具有分布式，自组织，正反馈等特征。
接着引出了基本蚁群算法解决的TSP问题，先讨论了组合优化问题，然后从TSP问题的定义，实用价值，理论意义的角度对TSP问题进行阐述。
并且重点运用Microsoft Visual Studio 2008的仿真方法，实现了基于蚁群算法的仿真，给出了求解TSP问题的数学模型，实现步骤，描述了蚁群算法的优缺点。
论文最后以Microsoft Visual Studio 2008仿真实验为基础，对蚁群算法的主要参数进行了详细的讨论，并且给出了优化的参数选择，解决了算法中存在的不足。
论文实现了基于蚁群算法对TSP问题的求解和仿真。
关键字：蚁群算法，组合优化，信息素，TSP问题目录摘要 (2)第1章绪论 (4)1.1 蚁群算法概况 (4)1.2 论文的主要内容 (4)第2章基本蚁群算法简介 (6)2.1 基本蚁群算法的原理 (6)2.1.1 蚁群行为描述 (6)2.1.2 基本蚁群算法的机制原理 (8)2.2 基本蚁群算法的系统学特征 (9)2.2.1 分布式 (9)2.2.2 自组织 (10)2.2.3 正反馈 (10)第3章组合优化以及TSP问题简介..................................................... 错误!未定义书签。
3.1 组合优化简介 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
3.1.1 引言 .................................................................................................. 错误!未定义书签。
3.1.2 组合优化问题 .................................................................................. 错误!未定义书签。
3.1.3 NP完全问题 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
3.2 TSP问题简介 ...................................................................................... 错误!未定义书签。
3.2.1 TSP问题的定义 ............................................................................... 错误!未定义书签。
3.2.2 TSP的实用价值 ............................................................................... 错误!未定义书签。
3.2.3 TSP问题的理论意义 ....................................................................... 错误!未定义书签。
3.3 基本蚁群算法的数学模型 ................................................................. 错误!未定义书签。
第4章基本蚁群算法求解TSP .. (15)4.1 基本蚁群算法求解TSP的实现流程 (15)4.1.1 基本蚁群算法的实现步骤 (15)4.1.2 基本蚁群算法的结构流程 (15)4.2 关键参数介绍 (17)4.3 不同参数设置的试验 (17)4.3.1 信息素挥发度的设置 (17)4.3.2 蚁群数量的设置 (17)4.3.3 启发式因子的设置 (17)4.4 不同参数设置的试验结果和结论 (18)4.4.1 信息素挥发度的选择设置 (18)4.4.2 启发式因子的选择设置 (21)结论与展望 (26)第1章绪论蚂蚁是地球上最常见、数量最多的昆虫种类之一，常常成群结队地出现在人类的日常生活环境中。
这些昆虫的群体生物智能特征，引起了一些学者的注意。
意大利学者M.Dorigo，V.Maniezzo等人在观察蚂蚁的觅食习性时发现，蚂蚁总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。
经研究发现，蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其来往路径上的叫做信息素（Pheromone）的挥发性化学物质来进行通信和协调的。
化学通信是蚂蚁采取的基本信息交流方式之一，在蚂蚁的生活习性中起着重要的作用。
通过对蚂蚁觅食行为的研究，他们发现，整个蚁群就是通过这种信息素进行相互协作，形成正反馈，从而使多个路径上的蚂蚁都逐渐聚集到最短的那条路径上。
1.1蚁群算法概况M.Dorigo等人于1991年首先提出了蚁群算法。
其主要特点就是：通过正反馈、分布式协作来寻找最优路径。
这是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。
它充分利用了生物蚁群能通过个体间简单的信息传递，搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征[1]，以及该过程与旅行商问题求解之间的相似性。
得到了具有NP难度的旅行商问题的最优解答。
同时，该算法还被用于求解Job-Shop调度问题、二次指派问题以及多维背包问题等，显示了其适用于组合优化类问题求解的优越特征。
蚁群算法之所以能引起相关领域研究者的注意，是因为这种求解模式能将问题求解的快速性、全局优化特征以及在有限时间内答案的合理性结合起来。
其中，寻优的快速性是通过正反馈式的信息传递和积累来保证的。
而算法的早熟性收敛又可以通过其分布式计算特征加以避免，同时，具有贪婪启发式搜索特征的蚁群系统又能在搜索过程的早期找到可以接受的问题解答。
这种优越的问题分布式求解模式经过相关领域研究者的关注和努力，已经在最初的算法模型基础上得到了很大的改进和拓展。
以蚁群算法为代表的群智能已成为当今分布式人工智能研究的一个热点，许多源于蜂群和蚁群模型设计的算法己越来越多地被应用于企业的运转模式的研究[2]。
美国五角大楼正在资助关于群智能系统的研究工作-群体战略（Swarm Strategy），它的一个实战用途是通过运用成群的空中无人驾驶飞行器和地面车辆来转移敌人的注意力，让自己的军队在敌人后方不被察觉地安全进行。
英国电信公司和美国世界通信公司以电子蚂蚁为基础，对新的电信网络管理方法进行了试验。
国内，国家自然科学基金”十五”期间学科交叉类优先资助领域中的认知科学及其信息处理的研究内容中也明确列出了群智能领域的进化、自适应与现场认知主题。
多年来世界各地研究工作者对蚁群算法进行了精心研究和应用开发，该算法现已被大量应用于数据分析、机器人协作问题求解、电力、通信、水利、采矿、化工、建筑、交通[5]等领域。
蚁群算法最初用于解决TSP问题，经过多年的发展，已经陆续渗透到其他领域中，如图着色问题、大规模集成电路设计、通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题、车辆调度问题等。
蚁群算法在若干领域已经获得成功的应用，其中最成功的是在组合优化问题中的应用。
1.2论文的主要内容因为蚁群算法有很多种,并且TSP问题是蚁群算法众多解决问题中的经典问题,所以具有很大的随意性。
虽然蚁群算法的选择性很多，但是所有的算法都是基于最基本的蚁群算法，并且基本蚁群算法也可以很好的解决TSP问题，以及说明参数选择问题。
所以本文以基本蚁群算法为基础，重点讨论了基本蚁群算法如何解决TSP问题。
第1章主要介绍了蚁群算法的历史、发展、应用，对蚁群算法原理的核心—信息素作了简单的描述。
第2章对基本蚁群算法的原理进行了介绍，包括基本蚁群算法的行为描述，机制原理。
同时探讨了基本蚁群算法的系统学特征。
第3章对组合优化以及TSP问题的定义，实用价值，理论意义进行了描述。
并且介绍了基本蚁群算法求解TSP问题的数学模型。
第4章首先介绍了基本蚁群算法的实现步骤和结构流程，然后讨论了蚁群算法中主要参数对于蚁群算法的全局搜索能力以及收敛性的影响，并做了相应仿真实验加以验证。
第2章基本蚁群算法简介2.1基本蚁群算法的原理2.1.1蚁群行为描述根据仿生学家的长期研究发现：蚂蚁虽然没有视觉，但运动时会通过在路径上释放出一种特殊的分泌物——信息素来寻找路径。
当它们碰到一个还没有走过的路口的时，就随机的挑选一条路径前行，同时释放出与路径长度有关的信息素。
蚂蚁走的路径越长，则释放的信息量越小。
当后来的蚂蚁再次碰到这个路口的时候，选择信息量较大路径的概率相对较大，这样便形成了一个正反馈机制。
最优路径上的信息量越来越大，而其他路径上的信息量却会随着时间的流逝而逐渐消减，最终整个蚁群会找出最优路径。
同时蚁群还能够适应环境的变化，当蚁群的运动路径上突然出现障碍物时，蚂蚁也能很快的重新找到最优路径。
可见，在整个寻径过程中，虽然单只蚂蚁的选择能力有限，但是通过信息素的作用使整个蚁群行为找出最优路径。
这里用人工蚂蚁觅食图来描述蚁群搜索原理。
图 2.1 人工蚂蚁觅食模拟图 2.2 人工蚂蚁觅食模拟图 2.3 人工蚂蚁觅食模拟图2.1中，设A点是蚁巢，D点是食物源，EF之间区域是障碍物。
由于障碍物的存在，蚂蚁只能经由A经E或F到达D，或由D到达A，各点之间的距离如图2.1所示。
假设每个时间单位有30只蚂蚁由A到达D点，有30只蚂蚁由D到达A点，蚂蚁过后留下的信息量为1。
为了方便起见，设该物质停留时间为1。
在初始时刻，由于路径BF、FC、BE、EC上均无信息存在，位于A和D的蚂蚁可以随机选择路径，从统计学的角度可以认为蚂蚁以相同的概率选择BE、FC、BE、EC，如图2.2所示。
经过一个时间单位后，在路径BFC上的信息量是路径BEC上的信息量的2倍。
又经过一段时间，将有20只蚂蚁由B、F和C点到达D，如图2.3所示。
随着时间的推移，蚂蚁将会以越来越大的概率选择路径BFC，最终将会完全选择BFC，从而找到由蚁巢到食物源的最短路径。
2.1.2基本蚁群算法的机制原理模拟蚂蚁群体觅食行为的蚁群算法是作为一种新的计算智能模式引入，该算法基于以下基本假设：1.蚂蚁之间通过信息素和环境进行通信。