Муравьиные алгоритмы (Ant Colony Optimization, ACO) представляют собой выдающийся класс метаэвристических методов глобальной дискретной оптимизации, вдохновленных биологической моделью фуражирования (поиска пищи) колониями реальных муравьев. С момента своего создания Марко Дориго в 1992 году этот вероятностный подход, основанный на роевом интеллекте и стигмергии (непрямом обмене информацией агентов через изменение внешней среды), стал мощнейшим инструментом для решения сложнейших NP-трудных задач на графах, таких как задача коммивояжера и задача маршрутизации транспорта.