C++实现蚁群算法的机器人路径规划源代码

"这篇资源提供了一个基于蚁群算法的机器人路径规划C++源码，适合于毕设或课时作业，只需简单修改即可应用。源码由FashionXu编写，并在VC++6.0环境下通过编译。" 蚁群算法是一种优化技术，灵感来源于蚂蚁寻找食物的过程。在这个算法中，蚂蚁在图上行走，留下信息素踪迹，其他蚂蚁根据这些信息素和其他因素（如距离）来决定接下来的路径。在机器人路径规划问题中，蚁群算法可以用来寻找从起点到终点的最短或最优路径。 在这个源码中，有以下几个关键点： 1. **常量定义**： - `iAntCount` 定义了蚂蚁的数量，这里是34。 - `iCityCount` 表示城市的数量，这里是51。 - `iItCount` 是最大迭代次数，设定为2000次。 - `Q` 是信息素的蒸发率，这里设置为100。 - `alpha` 和 `beta` 分别代表启发式信息和信息素权重的相对重要性，值分别为1和5。 - `rou` 是随机性参数，设定为0.5，用于平衡蚂蚁选择路径时的信息素和距离的影响。 2. **辅助函数**： - `rnd()` 函数用于生成指定范围内的随机数。 - `rnd()` 的另一个版本用于生成0到上限之间的随机整数。 3. **类定义**： - `GInfo` 类表示TSP（旅行商问题）的地图信息，包括信息素矩阵、城市间距离和信息素变化矩阵。 - `ant` 类代表一只蚂蚁，包含蚂蚁选择下一个城市的方法、蚂蚁当前路径的长度、最短路径记录等属性。 4. **核心功能**： - `ChooseNextCity()` 函数是蚂蚁选择下一个城市的策略，基于信息素浓度和距离。 - `addcity()` 方法记录蚂蚁访问的城市。 - `Clear()` 清除蚂蚁的状态信息。 - `UpdateResult()` 更新蚂蚁的路径结果和最短路径信息。 - `m_dLength` 和 `m_dShortest` 分别表示蚂蚁当前路径的长度和已知最短路径。 通过这个源码，学生和研究人员可以了解蚁群算法的基本实现，并进行相应的调整和优化，以解决不同环境下的路径规划问题。例如，可以通过改变参数来调整算法的行为，或者增加启发式信息来提高搜索效率。同时，源码中的注释可以帮助理解每个部分的功能，对于学习和实践蚁群算法具有指导意义。