C++实现的蚁群算法探索

"该资源提供了一个C++实现的蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)。蚁群算法是一种基于生物行为的优化方法，常用于解决旅行商问题(Travelling Salesman Problem, TSP)等组合优化问题。在这个程序中，蚂蚁在城市之间移动，根据信息素浓度和距离来决定路径，通过迭代更新信息素，最终找到较优解。" 蚁群算法是受到蚂蚁寻找食物过程中留下信息素痕迹的启发而设计的一种分布式搜索算法。在TSP中，目标是找到访问所有城市的最短路径，然后返回起点。在蚁群算法中，每个蚂蚁代表一条可能的路径，蚂蚁根据当前城市到下一个城市的距离和已有的信息素浓度来选择前进的城市。 代码中的关键变量和常量定义如下： - `ALPHA` 和 `BETA` 分别代表启发因子和期望因子，它们决定了蚂蚁选择下一个城市的策略。`ALPHA` 表示信息素的重要性，`BETA` 表示距离的影响。较大的`ALPHA`值会使蚂蚁更倾向于沿着信息素浓度高的路径移动，而较大的`BETA`值则会让蚂蚁更倾向于选择较短的距离。 - `ROU` 是信息素挥发度参数，它决定了旧信息素的保留程度。较高的`ROU`值意味着信息素挥发更快，新发现的路径有更多机会被采纳。 - `N_ANT_COUNT` 是蚂蚁的数量，更多的蚂蚁可以探索更多的路径，提高全局最优解的发现概率。 - `N_IT_COUNT` 是算法的迭代次数，每一轮迭代，蚂蚁们都会构建新的路径并更新信息素。 - `N_CITY_COUNT` 是城市数量，对应TSP问题的规模。 - `DBQ` 和 `DB_MAX` 分别代表每轮迭代后信息素的总量和一个非常大的数值，用于计算信息素更新。 - `g_Trial` 存储两两城市间的信息素值，这是环境信息素，随着算法迭代而动态变化。 - `g_Distance` 存储两两城市间的距离，蚂蚁在选择路径时会考虑这些距离。 - `x_Ary` 和 `y_Ary` 是城市坐标数组，用于计算城市之间的欧几里得距离。 程序中还包含两个随机数生成函数，`rnd(int nLow, int nUpper)` 用于生成指定范围内的整数随机数，`rnd(double dbLow, double dbUpper)` 用于生成指定范围内的浮点数随机数，这些在选择城市和更新信息素时都会用到。 整个算法的工作流程大致如下： 1. 初始化：设置所有城市间的信息素和距离，以及蚂蚁的位置。 2. 迭代：每一轮迭代，每个蚂蚁根据当前信息素和距离选择下一个城市，构建一个完整路径。 3. 更新信息素：根据蚂蚁们找到的路径长度和信息素挥发规则更新城市间的信息素。 4. 终止条件：达到预设的迭代次数或满足其他停止条件。 通过多次迭代，蚁群算法能够在没有完全枚举所有可能路径的情况下找到接近最优解的解决方案。这种算法在解决大规模复杂优化问题时表现出良好的性能。