蟻コロニー最適化のシミュレーションをウェブ上で実行し、最短経路を求める様子を観察できるサイトツールです。
上の埋め込み内でも使えますが、うまく動かない・大きなページで使いたいというときは、元の蟻コロニー最適化シミュレーションページへ（新しいタブで開きます）。
蟻コロニー最適化とは？
ACO は、実際の蟻が食べ物を探すときにフェロモンを使って道を強化していく行動から着想を得たアルゴリズムです。
蟻の動きは次のようなルールで進みます：
- 各蟻はランダムに都市からスタートします
- 蟻は「フェロモンの濃さ」と「距離の近さ」のバランスで次の都市を選びます
- 全都市を訪れ終わると、スタート地点に戻ります
- 経路が短かった蟻ほど、多くのフェロモンを残します
- フェロモンは時間とともに少しずつ蒸発します
- 他の蟻たちはフェロモンの多い道を優先的に選び、自然と最短経路が強調されていくのです
🖱️ 操作方法
🔘 ステップ1：都市を追加する
- 「都市追加モード」をクリックすると、キャンバス上をクリックして都市（ノード）を配置できます。
- 2個以上の都市を追加すると、「スタート」ボタンが有効になります。
- 都市の間の距離は、都市間のピクセル数をもとに自動で算出されます。
▶️ ステップ2：スタートボタンを押す
- 配置が完了したら「スタート」をクリックすると、蟻たちが探索を開始します。
- 蟻が移動しながら最適な経路を見つけていきます。
- 上部に「最短経路の距離」が表示されます。
🔁 ステップ3：リセットして再チャレンジ
- 「リセット」を押すと、都市や経路、フェロモン情報などがすべてクリアされます。
🎨 表示の見方
- 🟦 青い点：都市の位置
- 🔴 赤い線：都市間の道（フェロモンの濃さに応じて濃くなります）
- 🔵 太い青線：現時点で見つかっている最短経路
- ⚫ 黒い点：蟻の現在地
✅ このツールで学べること
このシミュレーターは、次のような学習や検証に役立ちます：
- ACO アルゴリズムの動作原理の可視化
- TSP（巡回セールスマン問題）の直感的理解
- パラメータ調整による結果の変化
- フェロモンの影響の視覚的な観察
- 最適化アルゴリズムの教育・教材用途
📝 まとめ
- このツールは「蟻コロニー最適化（ACO）」を使ってTSPを解くシミュレーターです
- ユーザーは自由に都市を配置し、アルゴリズムが最短経路を自動探索します
- 蟻はフェロモンと距離に基づいて道を選びます
- 最短経路は青い太線で表示されます
- フェロモンの濃さは赤線の濃さとして視覚的に確認できます
- 実験的な学習やアルゴリズム理解に最適なツールです
このような可視化ツールは、難解になりがちなアルゴリズムの仕組みを楽しく・直感的に学ぶことができる強力な教材になります。興味のある方は、ぜひコードをカスタマイズして自分だけの最適化ツールを作ってみてください！