简明蚁群算法实现：C++代码示例

需积分: 9 87 浏览量更新于2024-09-10 收藏 19KB DOCX 举报

"简短蚁群算法是一个简单的程序示例，旨在帮助初学者理解并学习蚁群算法。此算法主要用于解决旅行商问题(TSP)，即寻找最短的路径以访问所有城市并返回起点。该程序包含常量定义、城市坐标数据、随机数生成函数以及信息素和距离矩阵的初始化。" 在蚁群算法中，模拟了蚂蚁在寻找食物过程中通过释放信息素来发现路径的过程。在这个程序中，有以下几个关键概念： 1. **启发因子(ALPHA)**：表示信息素的重要程度，用于计算蚂蚁选择下一个节点的概率。较高的ALPHA值意味着蚂蚁更倾向于跟随信息素浓度较高的路径。 2. **期望因子(BETA)**：代表城市间的距离对蚂蚁路径选择的影响。较高的BETA值意味着蚂蚁更可能选择较短的距离。 3. **信息素残留参数(ROU)**：决定了旧信息素的保留比例。新产生的信息素加上ROU乘以旧信息素得到下一次迭代时的信息素浓度。 4. **蚂蚁数量(N_ANT_COUNT)**：在每轮迭代中参与路径搜索的蚂蚁数量。增加蚂蚁数量可以提高算法的探索能力。 5. **迭代次数(N_IT_COUNT)**：算法运行的总轮数，决定了算法的收敛速度。 6. **城市数量(N_CITY_COUNT)**：旅行商问题中的城市数量。在这个例子中是51个。 7. **总的信息素(DBQ)** 和 **信息素最大值(DB_MAX)**：用于管理信息素的更新，防止其数值过大或过小。 8. **g_Trial** 和 **g_Distance** 矩阵：分别存储两两城市间的信息素浓度和距离。这些矩阵在算法的每一轮迭代中都会被更新。 9. **eil51.tsp** 城市坐标数据：提供了城市的具体位置，这是TSP问题的实际输入。每个城市由其经度(x_Ary)和纬度(y_Ary)表示。 10. **随机数生成函数(rnd)**：提供了生成随机整数和浮点数的功能，用于模拟蚂蚁的随机行为。蚁群算法的步骤大致如下： - 初始化信息素和距离矩阵。 - 每只蚂蚁根据当前信息素浓度和城市距离选择下一个要访问的城市。 - 完成所有蚂蚁的路径后，更新信息素浓度，通常规则是：已选路径上的信息素增加，未选路径上的信息素减少。 - 在所有迭代结束后，找到信息素浓度最高的路径，即为最优解。这个简短的蚁群算法程序虽然简单，但对于理解和实践蚁群优化算法是一个很好的起点。通过对蚂蚁的行为建模，蚁群算法可以找到复杂问题的有效解决方案，如旅行商问题、网络路由优化等。

// AO.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

#pragma once

#include <iostream>

#include <math.h>

#include <time.h>

const double ALPHA=1.0; //启发因子，信息素的重要程度

const double BETA=2.0;&&&//期望因子，城市间距离的重要程度

const double ROU=0.5; //信息素残留参数

const int N_ANT_COUNT=34; //蚂蚁数量

const int N_IT_COUNT=1000; //迭代次数

const int N_CITY_COUNT=51; //城市数量

const double DBQ=100.0; //总的信息素

const double DB_MAX=10e9; //一个标志数，10 的 9 次方

double g_Trial[N_CITY_COUNT][N_CITY_COUNT]; //两两城市间信息素，就是环境信息素

double g_Distance[N_CITY_COUNT][N_CITY_COUNT]; //两两城市间距离

//eil51.tsp 城市坐标数据

double x_Ary[N_CITY_COUNT]=

{

&&&&37,49,52,20,40,21,17,31,52,51,

&&&&42,31,5,12,36,52,27,17,13,57,

&&&&62,42,16,8,7,27,30,43,58,58,

&&&&37,38,46,61,62,63,32,45,59,5,

&&&&10,21,5,30,39,32,25,25,48,56,

&&&&30

};

double y_Ary[N_CITY_COUNT]=

{

&&&&52,49,64,26,30,47,63,62,33,21,

&&&&41,32,25,42,16,41,23,33,13,58,

&&&&42,57,57,52,38,68,48,67,48,27,

&&&&69,46,10,33,63,69,22,35,15,6,

&&&&17,10,64,15,10,39,32,55,28,37,

&&&&40

};

//返回指定范围内的随机整数

int rnd(int nLow,int nUpper)

{

&&&&return nLow+(nUpper-nLow)*rand()/(RAND_MAX+1);

}

//返回指定范围内的随机浮点数

double rnd(double dbLow,double dbUpper)

{

下载后可阅读完整内容，剩余8页未读，立即下载

guoyi_66

粉丝: 1
资源: 4

简明蚁群算法实现：C++代码示例

蚁群算法/粒子群算法的源代码

蚁群算法matlab源码-Quantum:研究量子计算

Estudio-Algoritmos-Ant-Colony-Optimization-en-TSP:基于蚁群系统的优化算法研究

unit1_路径规划_蚁群_源码.zip

实用算法设计（课本）

个人整合资源长鼻浣熊优化算法coati optimization algorithm源代码，更多算法可进入空间查看

使用MATLAB实现的蚁群聚类优化算法

基于FPGA的智能车牌检测系统设计与实现

【java毕业设计】springbootJava学生选课系统(springboot+vue+mysql+说明文档).zip

JDK-API-1-6-zh-CN

最新资源