C语言实现的TSP蚁群算法代码解析

"这篇文档是关于使用C语言实现旅行商问题（TSP）的蚁群算法的代码示例。文档提供了详细的步骤解释，包括随机数生成、概率计算以及路径选择等核心部分。" 旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是找到访问所有城市的最短路径，且每个城市只能访问一次，最后返回起点。蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种启发式搜索方法，模仿了蚂蚁寻找食物过程中通过信息素轨迹进行路径选择的过程。 在这个C语言代码中，可以看到以下关键知识点： 1. **随机数生成**：`myrand()` 函数用于生成0到1之间的浮点型随机数。这里使用了全局变量 `ccdi` 来确保每次调用都会返回不同的随机数序列，以模拟蚂蚁的不同行为。 2. **参数设置**：`citynumber` 表示城市数量，`Q` 是信息素的初始量，`p` 是信息素蒸发概率，`NM` 是最大迭代次数，`A` 和 `B` 分别对应于信息素和距离影响因子。 3. **概率计算**：`fpkij()` 函数计算蚂蚁从城市i移动到城市j的概率。它涉及到两个关键矩阵：`T` 存储的是距离的逆，`n` 存储的是启发式信息（通常为距离）。通过矩阵的幂运算（`pow(T[A][B], A)` 和 `pow(n[B][BN], B)`）来调整信息素和距离对选择路径的影响。 4. **禁忌表**：`tabu` 矩阵用于记录已访问的城市，避免回溯。在路径选择时，如果某个城市已被访问，则其对应的概率被设为0。 5. **路径选择**：`pkij` 计算出的迁移概率，用于蚂蚁在城市间移动的选择。这个概率考虑了信息素强度和距离，通过`sumup` 和 `sumdown` 分别计算总和，然后进行归一化。 6. **迭代更新**：在蚁群算法中，会不断进行多次迭代，每次迭代蚂蚁们根据当前路径选择规则更新路径，并在完成后更新信息素。这部分代码虽然没有给出，但通常会包含信息素的更新（结合蚂蚁选择路径的概率和蒸发率）和禁忌表的更新。 7. **全局变量与函数设计**：`ccdi` 是一个全局变量，用在 `myrand()` 函数中，确保每次调用都能产生不同的随机数序列。这样的设计简化了代码结构，但也可能引入并发问题，如果在多线程环境下运行，需要考虑同步措施。 这个代码示例为理解和实现蚁群算法解决TSP提供了一个基础框架，但实际应用中可能需要对参数进行调整和优化，如信息素更新策略、启发式因子等，以适应不同的问题规模和性能需求。