C++实现的蚁群算法源代码详解

"这篇资源提供了一个基于C++实现的基本蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)程序。蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁寻找最短路径的优化算法，常用于解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)。源码详细且遵循一定的编码规范，适用于在VC++ 6.0环境下编译。作者提供了联系方式，欢迎对代码有需求或反馈的用户联系。" 文章详细内容： 蚁群算法是一种启发式搜索算法，它模仿了蚂蚁在寻找食物过程中通过信息素来通信和找到最短路径的行为。在这个C++程序中，主要包含以下几个关键部分： 1. 定义常量：`iAntCount`是蚂蚁的数量，`iCityCount`是城市的数量，`iItCount`是最大迭代次数。这些参数可以调整以影响算法的性能和解决方案的质量。 2. `Q`、`alpha`和`beta`是蚁群算法中的重要参数。`Q`是信息素的初始浓度，`alpha`和`beta`分别代表信息素强度和距离信息在蚂蚁选择路径时的影响权重。 3. `rnd()`函数用于生成随机数，`rnd(int low, double uper)`生成在`low`和`uper`之间的随机浮点数，`rnd(int uper)`生成在0到`uper`之间的一个随机整数。 4. `GInfo`类存储了TSP地图的相关信息，包括信息素的增量`m_dDeltTrial`、当前信息素值`m_dTrial`、城市之间的距离`distance`以及信息素变化矩阵。 5. `ant`类代表每只蚂蚁，其中包含了蚂蚁选择下一个城市的方法`ChooseNextCity()`、蚂蚁访问过的城市数组`tabu`、路径长度`m_dLength`、最短路径`m_dShortest`等属性。蚂蚁会根据信息素浓度和距离信息来决定移动方向。 6. `addcity()`方法用于添加蚂蚁访问的城市，`Clear()`用于初始化蚂蚁的状态，`UpdateResult()`更新蚂蚁的路径结果。 7. 程序的核心循环将遍历每只蚂蚁的多次迭代，蚂蚁们会在地图上构建路径，并在路径上留下信息素。同时，全局最优路径也会在每次迭代后更新。信息素会根据蚂蚁的路径选择进行蒸发和更新，这模拟了信息素随着时间逐渐消失的现象。 8. 在迭代达到预设的最大次数`iItCount`后，算法结束并返回最佳路径。整个过程展示了如何通过模拟自然界的生物行为来解决复杂的优化问题。 这个C++源码提供了一个可运行的蚁群算法实现，对于理解蚁群算法的工作原理和学习如何在C++中实现这类算法非常有帮助。用户可以根据自己的需求调整参数，或者扩展此代码以适应其他优化问题。