蚁群算法实现与代码详解

"蚁群算法的代码实现" 蚁群算法是一种仿生优化算法，灵感来源于蚂蚁寻找食物过程中形成路径的行为。在这个代码示例中，它用于解决旅行商问题（TSP），即寻找连接多个城市的最短路径。以下是该代码涉及的关键知识点： 1. **变量定义**：`iAntCount` 表示蚂蚁的数量，`iCityCount` 表示城市数量，`iItCount` 定义了迭代次数。`Q` 是信息素强度常数，`alpha` 和 `beta` 分别是启发式信息和信息素在决策过程中的权重，`rou` 是概率函数的随机参数。 2. **辅助函数**：`rnd()` 函数用于生成指定范围内的随机数。`intrnd(int upe)` 生成 `0` 到 `upe-1` 的随机整数，用于选择下一个城市。这在蚂蚁路径的决策过程中起着关键作用。 3. **数据结构**：`GInfo` 类包含了地图信息，如 `m_dDeltTrial` 存储当前的信息素浓度，`m_dTrial` 存储信息素更新后的值，`distance` 存储城市间的距离矩阵。 4. **类 `ant`**：代表单个蚂蚁。蚂蚁类包含以下属性和方法： - `ChooseNextCity()` 方法决定蚂蚁根据当前路径选择下一个城市。 - `prob[]` 数组存储每个城市被选中的概率。 - `m_iCityCount` 保存城市总数。 - `AllowedCity[]` 数组记录蚂蚁可以访问的城市。 - `tabu[]` 数组用于实现禁忌策略，防止重复访问同一城市。 - `m_dLength` 和 `m_dShortest` 分别记录蚂蚁路径的长度和最短路径。 - `addcity(int city)` 添加一个城市到蚂蚁的路径中。 - `Clear()` 清除蚂蚁的路径信息。 - `UpdateResult()` 更新蚂蚁的结果，例如路径长度和最短路径。 - `move()` 实现蚂蚁移动的核心逻辑。 - `move2last()` 将蚂蚁移动到最后一个访问的城市。 5. **算法流程**： - 初始化阶段：设置所有城市之间的距离，创建蚂蚁，并设定初始信息素浓度。 - 迭代过程：每个蚂蚁根据概率选择下一个城市，同时应用信息素更新规则，包括蒸发和蚂蚁留下的信息素。 - 结束条件：达到预设的迭代次数。 - 结果处理：找出所有蚂蚁中路径最短的，更新全局最佳解（besttour）。 6. **启发式信息**：蚂蚁选择下一个城市不仅依赖于信息素浓度，还考虑城市之间的距离，即启发式信息。在代码中，启发式信息通过 `alpha` 和 `beta` 权重来平衡。 这个蚁群算法的实现简洁明了，通过不断迭代和信息素更新，逐渐逼近旅行商问题的最优解。然而，实际应用中可能需要对参数进行调整和优化，以适应不同的问题规模和复杂性。