用C++实现蚁群算法运用到NX二次开发中，实现将选取的点之间的最短路径是搜索，并输出算法找到的最短路劲

蚁群算法是一种基于模拟生物群体行为的优化算法，能够在图论问题中找到最优解。在NX二次开发中，可以通过以下步骤实现蚁群算法求解选取点之间的最短路径：

1. 定义蚂蚁类Ant，包含蚂蚁的位置、已经走过的路径、路径长度等属性和方法。

2. 定义图类Graph，包含图的节点、边、距离等属性和方法。

3. 初始化蚁群的各个参数，包括蚂蚁数量、蚂蚁的初始位置、信息素浓度、信息素挥发速率等。

4. 在每轮迭代中，每只蚂蚁按照一定的概率选择下一个节点，并更新信息素浓度。

5. 当所有蚂蚁都完成了路径的选择后，根据信息素浓度和启发式函数计算路径长度，并更新最短路径。

6. 重复以上步骤，直到达到迭代次数或者满足停止条件。

以下是一个简单的C++代码实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <random>
#include <ctime>

using namespace std;

// 蚂蚁类
class Ant {
public:
    int pos; // 当前位置
    vector<int> path; // 已经走过的路径
    double pathLen; // 当前路径长度

    Ant(int pos) : pos(pos), path({pos}), pathLen(0) {}
};

// 图类
class Graph {
public:
    int n; // 节点数
    vector<vector<double>> dist; // 节点之间的距离
    double alpha, beta; // 参数
    double Q; // 信息素强度
    double rho; // 信息素挥发速率
    vector<vector<double>> tau; // 信息素浓度

    Graph(int n, double alpha, double beta, double Q, double rho) : 
        n(n), alpha(alpha), beta(beta), Q(Q), rho(rho), dist(n, vector<double>(n)), tau(n, vector<double>(n, 1.0)) {}

    // 添加边
    void addEdge(int u, int v, double w) {
        dist[u][v] = dist[v][u] = w;
    }

    // 计算启发式函数
    double heuristic(int u, int v) {
        return 1.0 / dist[u][v];
    }

    // 更新信息素浓度
    void updateTau(vector<Ant>& ants) {
        // 信息素挥发
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                tau[i][j] *= (1 - rho);
                tau[j][i] = tau[i][j];
            }
        }

        // 信息素增加
        for (auto& ant : ants) {
            double delta = Q / ant.pathLen;
            for (int i = 0; i < ant.path.size() - 1; i++) {
                int u = ant.path[i], v = ant.path[i + 1];
                tau[u][v] += delta;
                tau[v][u] = tau[u][v];
            }
        }
    }

    // 选择下一个节点
    int selectNext(Ant& ant) {
        double sum = 0;
        vector<double> p(n);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (find(ant.path.begin(), ant.path.end(), i) != ant.path.end()) {
                p[i] = 0;
                continue;
            }
            p[i] = pow(tau[ant.pos][i], alpha) * pow(heuristic(ant.pos, i), beta);
            sum += p[i];
        }
        if (sum == 0) {
            return -1;
        }
        double r = (double) rand() / RAND_MAX;
        double acc = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (p[i] > 0) {
                acc += p[i] / sum;
                if (r <= acc) {
                    return i;
                }
            }
        }
        return -1;
    }

    // 蚁群算法
    vector<int> antColony(int start, int end, int maxIter) {
        vector<Ant> ants(n, Ant(start));
        vector<int> bestPath;
        double bestPathLen = 1e9;
        for (int iter = 0; iter < maxIter; iter++) {
            for (auto& ant : ants) {
                while (ant.path.back() != end) {
                    int next = selectNext(ant);
                    if (next == -1) {
                        break;
                    }
                    ant.path.push_back(next);
                    ant.pathLen += dist[ant.pos][next];
                    ant.pos = next;
                }
                if (ant.pathLen < bestPathLen) {
                    bestPathLen = ant.pathLen;
                    bestPath = ant.path;
                }
                ant.pathLen = 0;
                ant.path = {start};
                ant.pos = start;
            }
            updateTau(ants);
        }
        return bestPath;
    }
};

int main() {
    // 初始化图
    int n = 5;
    Graph g(n, 1, 2, 100, 0.5);
    g.addEdge(0, 1, 1);
    g.addEdge(0, 2, 2);
    g.addEdge(0, 3, 3);
    g.addEdge(0, 4, 4);
    g.addEdge(1, 2, 1);
    g.addEdge(1, 3, 2);
    g.addEdge(1, 4, 3);
    g.addEdge(2, 3, 1);
    g.addEdge(2, 4, 2);
    g.addEdge(3, 4, 1);

    // 运行蚁群算法
    vector<int> path = g.antColony(0, 4, 100);

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < path.size(); i++) {
        cout << path[i] << " ";
        if (i < path.size() - 1) {
            cout << "-> ";
        }
    }
    cout << endl;
    return 0;
}