C++实现蚁群算法：简单可运行源代码

"该资源提供了一个C++实现的蚁群算法程序，用于解决旅行商问题(TSP)。程序经过修改，适用于VC++6.0环境，包含注释，适合初学者学习。" 蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物路径行为的优化算法，常用于解决如旅行商问题这类组合优化问题。在这个C++程序中，主要涉及到以下几个关键知识点： 1. **旅行商问题(Travelling Salesman Problem, TSP)**：旅行商问题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，最后返回起点。这是一个NP完全问题，意味着没有已知的多项式时间解法。 2. **基本蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACS)**：蚁群算法借鉴了蚂蚁通过释放信息素来发现和强化路径的行为。在算法中，每只蚂蚁随机选择路径，同时根据信息素浓度和距离进行决策。蚂蚁完成路径后，会根据路径质量更新信息素。 3. **程序结构**：程序定义了两个类`GInfo`和`ant`。`GInfo`类存储了地图信息，包括城市间的距离矩阵和信息素的变化矩阵。`ant`类表示蚂蚁，包含了选择下一个城市的方法。 4. **参数设置**：在程序中，设置了如蚂蚁数量(iAntCount)，城市数量(iCityCount)，最大迭代次数(iItCount)，以及算法中的参数Q、α、β和rou。这些参数影响算法的性能和收敛速度。 5. **随机数生成**：`rnd`函数用于生成指定范围内的随机数，`rand()`函数是C++标准库中的随机数生成函数，通过除以RAND_MAX并乘以范围差得到0到1之间的浮点数，然后加上传入的下限，得到指定范围内的随机数。 6. **城市选择策略**：`ChooseNextCity`方法模拟蚂蚁选择下一个要访问的城市，这通常基于当前城市到其他城市的信息素浓度和距离的综合概率。 7. **信息素更新**：在每一轮迭代结束后，信息素会根据蚂蚁的路径质量进行更新，好的路径（即较短路径）上的信息素会被加强，而差的路径上的信息素会被稀释。 8. **循环与迭代**：程序中有一个大的循环，模拟了蚂蚁的多次行走和信息素的更新，直到达到最大迭代次数或满足其他停止条件。 9. **注释与可读性**：源代码有适当的注释，使得初学者可以更容易地理解算法的工作原理和代码逻辑。 这个C++程序为初学者提供了一个理解蚁群算法和实际应用的实例，可以帮助他们学习如何用编程语言实现这种优化算法。