基于C语言的蚁群算法实现与示例

本文档提供了一个基于C语言实现的蚁群算法版本，这是由作者根据段海滨教授的源程序进行修改后的可运行代码。该算法是模拟蚂蚁在寻找最短路径问题中的行为，用于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。以下是核心知识点的详细介绍： 1. **C语言编程基础**: - 使用`#pragma once`预处理指令，确保某个头文件只被包含一次，提高编译效率。 - 包含了`iostream`、`math.h`和`time.h`库，分别用于输入输出、数学运算以及时间函数。 2. **蚁群算法关键参数**: - **启发因子(ALPHA)**: 表示信息素对蚂蚁选择路径的影响程度，通常用于衡量信息素的重要性。 - **期望因子(BETA)**: 代表城市间距离对路径选择的影响，强调路径的长度优化。 - **信息素残留参数(ROU)**: 控制信息素在路径上的衰减速度，影响算法收敛速度。 - **蚂蚁数量(N_ANT_COUNT)**: 种群大小，决定算法搜索多样性。 - **迭代次数(N_IT_COUNT)**: 算法运行的完整周期，控制算法的搜索深度。 - **城市数量(N_CITY_COUNT)**: 解决的具体问题规模，这里是51个城市。 - **DBQ**: 总的信息素量，初始化时设置为100.0。 - **DB_MAX**: 较大常数，用于表示距离上限或标记特殊值。 3. **变量定义**: - `g_Trial[N_CITY_COUNT][N_CITY_COUNT]`：存储两城市间的“环境信息素”。 - `g_Distance[N_CITY_COUNT][N_CITY_COUNT]`：两城市间的实际距离矩阵。 - `x_Ary`和`y_Ary`：表示51个城市在二维空间中的坐标，通过数组形式存储。 4. **辅助函数**: - `intrnd(int nLow, int nUpper)`：返回指定范围内的随机整数。 - `doublernd(double dbLow, double dbUpper)`：生成指定范围内的随机浮点数。 5. **算法核心部分**： - 蚂蚁算法的核心在于模拟蚂蚁的行为，包括选择当前城市、释放信息素、根据信息素强度和期望距离更新路径，以及信息素的衰减。这个过程会在每个迭代（循环）中重复N_IT_COUNT次。 6. **应用领域**: - 由于这是一个C语言实现的版本，因此可以应用于需要求解旅行商问题的领域，如物流路线规划、网络路由优化等场景。 总结来说，本文档提供了一个实用的C语言工具，用于解决旅行商问题的蚁群算法实现，通过定义关键参数和实现核心函数，展示了如何用计算机科学方法模拟自然现象来解决复杂的优化问题。学习者可以通过阅读和理解这段代码，了解和实践蚁群算法的工作原理。