双向蚁群搜索算法代码

双向蚁群搜索算法（Bi-Directional Ant Colony Optimization，简称BACO）是一种启发式算法，主要用于解决图论中的最短路径问题。相比于传统的蚁群算法，BACO能够更快地找到最优解。

BACO算法分为两个阶段：正向搜索和反向搜索。在正向搜索中，一只蚂蚁从起点出发，按照一定的策略选择下一个节点，并更新信息素；在反向搜索中，另一只蚂蚁从终点出发，按照相同的策略选择下一个节点，并更新信息素。两只蚂蚁在搜索过程中不断交换信息，直到它们在中间某个节点相遇，或者达到预设的搜索次数。

以下是双向蚁群搜索算法的基本代码实现：

// 参数说明：
// graph：图的邻接矩阵
// n：节点个数
// s：起点
// t：终点
// maxIter：最大迭代次数
// rho：信息素挥发系数
// alpha：信息素重要度因子
// beta：启发式因子

double BACO(int **graph, int n, int s, int t, int maxIter, double rho, double alpha, double beta) {
    // 初始化信息素矩阵
    double **pheromone = new double*[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        pheromone[i] = new double[n];
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            pheromone[i][j] = 1.0 / n;
        }
    }

    // 初始化正向和反向蚂蚁
    Ant antForward(s, t, n);
    Ant antBackward(t, s, n);

    // 迭代搜索
    for (int iter = 0; iter < maxIter; iter++) {
        // 正向搜索
        antForward.findNextNode(graph, pheromone, alpha, beta);
        antForward.updatePheromone(pheromone, rho);

        // 反向搜索
        antBackward.findNextNode(graph, pheromone, alpha, beta);
        antBackward.updatePheromone(pheromone, rho);

        // 判断是否相遇
        if (antForward.isMeet(antBackward)) {
            break;
        }
    }

    // 计算路径长度
    double length = antForward.getPathLength();

    // 释放内存
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        delete[] pheromone[i];
    }
    delete[] pheromone;

    return length;
}