螞蟻如何找到最短的回窩路徑？
今天在「泡泡機器人」的微信群里看到的一個討論。討論源自一個鏈接（如下）：
螞蟻找路的故事 | 舊識新知
簡單概括一下：螞蟻在外面尋找食物是隨機亂走的，沒有明確方向性（因為不知道食物在哪）；找到食物後卻能徑直走回蟻窩（如下圖）。
鏈接中已經排除了偏振光假說，但也沒有給出最終的結論，（最後的數步數路徑積分那個感覺不靠譜）。
所以，想問的是，對於這個問題，相關領域的研究是否已經有比較權威的結論？如果沒有的話，是否有其他假說？
或者說，螞蟻其實不具有這種能力，只是小網文以訛傳訛？
PS：我個人的觀點是螞蟻們在建蟻窩的過程中就已經對周圍的環境進行了全局「建模」，相當於我們在一個熟悉的城市裡亂走，隨時都能找到最近的回家路徑。
另，希望回答的時候不要跟優化演算法「蟻群演算法」弄混了，因為只涉及一隻螞蟻的一次外出覓食活動。
我不能表達的很準確，非科班出生。
螞蟻走路覓食"是按照隨機模式選擇路徑的，依靠化學物質標定路線。所以，通過無數螞蟻在有限區域內的隨機活動，最短的路線，效率最高，通過的螞蟻最多，標定的化學物質也最多，因而可以不斷的對路線進行優化，相當於機器的自主學習，有一點人工智慧的意思了。於是，貌似就產生了最優路線
謝邀！不過我從沒做過社會型昆蟲，但是猜測原理差不多，應該都是靠同伴分泌在路徑上的信息素找尋。至於會不會有磁場效應什麼的，我也不是很清楚
謝邀，我對螞蟻了解不多，我研究生階段做過一些昆蟲化學生態學的研究工作，簡單回答一下我所知道的內容。螞蟻如何能找到最短路徑貌似是不太可能的，我們一般理解的是螞蟻只能通過觸角去感知trail pheromone也就是示蹤信息素，找到之後沿著失蹤信息素的路徑回到巢穴。trail pheromone是被同種螞蟻釋放的。要是需要進一步研究，可以以trail pheromone作為key word在各種搜索引擎上了解相關內容。
不謝邀 @芝士喵
？？這個你得問老鼠了。
好多大佬啊……為什麼會邀請我……
腦洞小開，猜想一下
螞蟻有它生理結構「陀螺儀」，無論怎麼雜亂無章的「熱運動」，「陀螺儀」總能告訴它家的方向，有了方向他就可以勻速直線運動了，兩點之間直線最短。
即使人工智慧飛速發展的今天，對生命科學和記憶存儲仍然是一知半解，「生物陀螺儀」是什麼，很多生物都有，比如動物遷徙，候鳥，洄遊，它們都能找到回家的方向和地點，有人解釋這是因為有地球環境物理特徵，磁場，太陽，洋流，這些都不夠有說服力的，趙忠祥解說非洲河馬又到了交配的季節，旱季來臨它們要長途跋涉到非洲的東岸……
知乎程序員很多，到處都是生物勸退師， 個人覺得螞蟻問題不應該硬生生套上什麼「演算法」，這就是一個未解的生命科學問題，諾貝爾獎等你來拿。
我最近在折騰一個問題，松山湖華為南方基地，宿舍和工廠之間有個草坪，華為員工上下班為什麼不走直線（最短路徑），偏要走一條弧線，歡迎討論。
最有可能的是: 路徑積分導航, + 地磁修正.
每一瞬間螞蟻的位置是(x,y), 姿態朝向是(w), 所以螞蟻在平面內的位姿是(x,y,,,,w).
(參見: 專欄 moobot 移動機器人 之 輪式移動機器人運動學基礎(1) 6自由度18變數)
每次移動時, 自身的變化量是(sx, sy, ,,,sw), 那麼下一時刻螞蟻的位姿(x",y",,,,w") 可以由以下公式算出.
- w"=w+sw --------------------------------------(1)
- x"= x + sx * cos(w) - sy * sin (w) --------(2)
- y"= y + sx * sin(w) + sy * cos (w) --------(3)
這裡面積分誤差最大的w, 也就是方向,
所以如果螞蟻擁有一個比較好的地磁系統, 能夠修正方向參數w, 避免(1)式帶來的累積誤差,
則螞蟻回城的(2)(3)的誤差, 在一定程度上, 可以得到校準,
特別是螞蟻只關心回家方向, 而不要求必須在指定步數內回家時.
謝邀，螞蟻的觸角可以掃描周圍的環境，這就像形成了一張地圖，所以返回時就能找到最短路徑，相當於一種演算法。
段海濱 蟻群演算法 國外也有很多蟻群演算法的相關資料
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