人工势场算法c++代码
时间: 2024-08-16 14:03:56 浏览: 21
人工势场算法是一种模拟优化搜索过程的启发式算法,它通过构建虚拟力场来指导粒子的移动。在C++中实现这个算法,首先需要定义粒子类、势场类以及相关的数学函数。以下是一个简单的示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
// 粒子类
class Particle {
public:
double x, y;
double velocity_x, velocity_y;
double position_update(double force) {
return velocity_x + force * 0.1; // 动量更新
}
};
// 势场类,这里简单地定义了一个吸引中心的势能函数
class PotentialField {
private:
std::pair<double, double> center;
public:
double potential(double x, double y) {
const double distance = sqrt(std::pow(x - center.first, 2) + std::pow(y - center.second, 2));
return distance; // 正比于距离,更复杂的场景可以引入多种势能项
}
void update_forces(Particle& particle) {
double dx = center.first - particle.x;
double dy = center.second - particle.y;
double force = -potential(particle.x, particle.y);
particle.velocity_x += force / distance * 0.1; // 加入负梯度方向的力
particle.velocity_y += force / distance * 0.1;
}
};
int main() {
int num_particles = 10;
Particle particles[num_particles];
PotentialField field({5, 5}); // 定义势场中心
for (auto& p : particles) {
p.x = rand() % 100; // 随机初始化位置
p.y = rand() % 100;
}
for (int iteration = 0; iteration < 100; ++iteration) {
for (Particle& p : particles) {
field.update_forces(p); // 更新每个粒子的速度
p.x += p.position_update(field.potential(p.x, p.y)); // 移动粒子
p.y += p.position_update(field.potential(p.x, p.y));
}
// 打印当前状态(仅示例,实际应用可能需要更详细的记录)
for (const auto& p : particles) {
std::cout << "Iteration: " << iteration << ", Pos: (" << p.x << ", " << p.y << ")\n";
}
}
return 0;
}
```
这只是一个基础的演示,实际应用中可能需要添加更多细节,如粒子间的相互作用力、边界条件处理等。此外,