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监督学习是通过已知的输入和输出数据样本，来学习一个确定性函数或概率分布模型的方法。在监督学习中，输入和输出变量都是已知的，同时，学习器的输出也必须与人工给定的真实结果一致。监督学习通常可分为两类：回归问题和分类问题。回归问题是指对连续值的预测问题，比如预测房价、股票价格等；分类问题是指对离散值的预测问题，比如判断一封邮件是否为垃圾邮件、预测肿瘤是否为恶性等。

（1）初始化参数：epochs表示迭代次数，ants表示蚂蚁数量，alpha和beta是信息素重要程度的参数，rho是信息素挥发速度，Q是信息素强度常数。（2）计算城市之间的距离矩阵：使用numpy的linalg.norm函数计算每对城市之间的欧几里得距离，并将结果存储在Distance矩阵中。（3）初始化信息素矩阵Tau：将所有元素设置为1.0。（4）初始化每只蚂蚁的路线图Route：创建一个a