Algoritma Semut terinspirasi oleh pengamatan terhadap suatu koloni semut. Semut merupakan hewan yang hidupsebagai suatu kesatuan dalam koloninya dibandingkan jika dipandang sebagai individu yang hidup sendiri-sendiri dan tidak bergantung terhadap koloninya. Suatu perilaku penting dan menarik untuk ditinjau dari suatu koloni semut adalah perilaku mereka pada saat mencari makan, terutama bagaimana mereka mampu menentukan rute untuk menghubungkan antara sumber makanan dengan sarang mereka.
Ketika berjalan menuju sumber makanan dan sebaliknya, semut meninggalkan jejak berupa suatu zat yang disebut Pheromone. Semut-semut dapat mencium Pheromone, dan ketika memilih rute yang akan dilalui, semut akan memiliki kecenderungan untuk memilih rute yang memiliki tingkat konsentrasi Pheromone yang tinggi. Jejak Pheromone tersebut memungkinkan semut untuk menemukan jalan kembali ke sumber makanan atau sarangnya.
Seiring waktu, bagaimanapun juga jejak Pheromone akan menguap dan akan mengurangi kekuatan daya tariknya. Lebih lama seekor semut pulang pergi melalui suatu jalur, lebih tinggi pula jumlah Pheromone yang menguap. Sebagai perbandingan, sebuah jalur yang pendek akan diikuti oleh semut lainnya dengan lebih cepat, dan dengan demikian konsentrasi Pheromone akan tetap tinggi.
Penguapan Pheromone juga mempunyai keuntungan untuk mencegah konvergensi pada penyelesaian optimal secara lokal. Jika tidak ada penguapan sama sekali, jalur yang dipilih semut pertama akan cenderung menarik secara berlebihan terhadap semut-semut yang mengikutinya. Pada kasus yang demikian, eksplorasi ruang penyelesaian akan terbatasi.
Oleh karena itu, ketika seekor semut menemukan jalur yang bagus (jalur yang pendek) dari koloni ke sumber makanan, semut lainnya akan mengikuti jalur tersebut, dan akhirnya semua semut akan mengikuti sebuah jalur tunggal. Ide algoritma koloni semut adalah untuk meniru perilaku ini melalui ‘semut tiruan’ berjalan seputar grafik yang menunjukkan masalah yang harus diselesaikan. Perilaku mengikuti jejak Pheromone tersebut telah dibuktikan secara eksperimental, digunakan oleh koloni semut untuk mengetahui rute terpendek untuk mencapai sarang atau sumber makanan berdasarkan jejak-jejak Pheromone yang ditinggalkan oleh masing-masing semut yang ada.
Berdasarkan perilaku tersebut, maka dikembangkanlah suatu algoritma untuk menyelesaikan suatu masalah komputasi dengan menemukan jalur terbaik melalui grafik.
Pada tahun 1996, dunia AI pun ikut belajar dari semut dengan diperkenalkannya algoritma semut, atau Ant Colony Optimization, sebagai sebuah simulasi multi agen yang menggunakan metafora alami semut untuk menyelesaikan problem ruang fisik. Algoritma semut diperkenalkan oleh Moyson dan Manderick dan secara meluas dikembangkan oleh Marco Dorigo, merupakan teknik probabilistik untuk menyelesaikan masalah komputasi dengan menemukan jalur terbaik melalui grafik. Algoritma ini terinspirasi oleh perilaku semut dalam menemukan jalur dari koloninya menuju makanan. sumber ,