《自适应蚁群算法》由作者yiqun撰写，介绍了一种改进的传统蚁群算法的技术，通过动态调整参数提升算法在解决复杂优化问题时的效率和准确性。
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟生物界蚂蚁寻找食物行为的优化方法，由Marco Dorigo在1992年提出。这种算法主要用于解决组合优化问题，如旅行商问题、网络路由问题以及任务调度等。在这种情况下，蚂蚁通过在其路径上留下信息素来逐步形成全局最优解。
传统的蚁群算法中，信息素更新规则和启发式信息是固定的，但在实际应用中，面对复杂性和环境变化时可能需要一种更灵活的方法。因此出现了自适应蚁群算法，在这种改进版本中，可以根据当前搜索状态动态调整如信息素蒸发率、沉积量及启发因子等参数来提高效率并优化解决方案。
自适应蚁群算法的核心在于其能够在运行过程中根据性能指标和搜索状况调整自身设置以应对变化的环境。例如，当面临局部最优解时，增加信息素挥发性可以促使探索新路径；而在算法初期，则可加大沉积量加快收敛速度。这样可以使算法更加灵活地处理各种问题，并提高求解效率。
在名为yiqun.m的MATLAB程序中（假设这是自适应蚁群算法的一个实现），可能包括以下关键部分：
1. 初始化：定义蚂蚁数量、图结构及初始信息素水平等参数。
2. 解构造：依据当前的信息素浓度和启发式信息，每只蚂蚁构建解决方案路径。
3. 信息素更新：根据各条路线的选择情况以及自适应策略来调整所有边上的信息素值。
4. 动态调节机制：基于解的性能动态地改变算法参数以优化搜索过程。
5. 迭代循环：重复上述步骤直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或解决方案满意）。
6. 最优选择：从所有蚂蚁生成的结果中挑选出全局最优的一个。
通过分析yiqun.m文件中的代码，可以更深入地理解自适应蚁群算法的工作原理，并在此基础上进行优化以应对更加复杂的问题或者提升特定场景下的性能。同时该方法也为解决其他类型的优化问题提供了参考案例，帮助研究如何设计有效的自适应机制来增强算法的鲁棒性和适用性。
5星
