启发式因子越大，根据信息素、启发式因子、禁忌表，蚁群算法如何设置起始点和终点使用蚁群算法找最短路径。进行如下，只对最优路径中的点进行增加信息素操作。
蚁群算法可以用于路径规划，在本例中，地形矩阵用示无障碍物、用示有障碍物，机器人从走到，使用蚁群算法找最短路径。
步骤如下：
初始化参数、地形矩阵、信息素矩阵和启发式因子矩阵。启发式因子矩阵中一点的值为该点到终点距离的倒数，距离越短，启发式因子越大，障碍物处的启发式因子为信息素矩阵被初始化为一个统一的值。
在本例中，将一条路径表示如下：[路径长度点…]，例如[表示该路径长度为路径为[。
对每次迭代中的每只蚂蚁，进行如下，直至到达终点或者陷入死胡同：
创建一个禁忌矩阵，禁忌矩阵中已经访问过的点为其余点与启发式因子矩阵中相应点的值相同。
设置初始点，根据信息素、启发式因子、禁忌表，通过轮盘赌方法，选择下一个城市。
更新路径和禁忌矩阵。
每次迭代后，更新信息素，只对最优路径中的点进行增加信息素操作。
迭代，直至结束。
