1. 1.蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）：想象一下，蚂蚁们寻找食物的过程中留下的信息素轨迹，就是一种高效的搜索策略。这种算法模仿自然界中的这一现象，适用于解决复杂的路径规划问题。

1. 2. A*算法：这是游戏开发和机器人导航领域常用的一种寻路算法，结合了启发式函数（估计从当前位置到达目标位置的最佳路径成本）和实际路径成本，实现高效搜索最优解。

1. 3. 模拟退火算法（Simulated Annealing）：这个算法取自冶金领域的冷却过程，允许系统暂时接受非最优解，从而有机会跳出局部最优，达到全局最优。在处理复杂优化问题时表现优异。

1. 4. 遗传算法（Genetic Algorithm）：这是一种模拟自然选择和遗传机制的算法，通过交叉、变异等操作，逐步演化出问题的优良解。在解决多变量、非线性问题时尤其有效。

1. 5. 贪心算法（Greedy Algorithm）：顾名思义，贪心算法每一步都采取当前看起来最优的选择，虽然不保证全局最优，但在许多实际场景下能迅速找到满意解。

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