蚁群算法C

// 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){double dbTemp=rand()/((double)RAND_MAX+1.0);return dbLow+dbTemp*(dbUpper-dbLow);}//返回浮点数四舍五入取整后的浮点数double ROUND(double dbA){return (double)((int)(dbA+0.5));}//定义蚂蚁类class CAnt{public:CAnt(void);~CAnt(void);public:int m_nPath[N_CITY_COUNT]; //蚂蚁走的路径double m_dbPathLength; //蚂蚁走过的路径长度int m_nAllowedCity[N_CITY_COUNT]; //没去过的城市 int m_nCurCityNo; //当前所在城市编号int m_nMovedCityCount; //已经去过的城市数量public:int ChooseNextCity(); //选择下一个城市void Init(); //初始化void Move(); //蚂蚁在城市间移动void Search(); //搜索路径void CalPathLength(); //计算蚂蚁走过的路径长度};//构造函数CAnt::CAnt(void){}//析构函数CAnt::~CAnt(void){}//初始化函数，蚂蚁搜索前调用void CAnt::Init(){for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++){m_nAllowedCity[i]=1; //设置全部城市为没有去过 m_nPath[i]=0; //蚂蚁走的路径全部设置为0}//蚂蚁走过的路径长度设置为0m_dbPathLength=0.0;//随机选择一个出发城市m_nCurCityNo=rnd(0,N_CITY_COUNT);//把出发城市保存入路径数组中m_nPath[0]=m_nCurCityNo;//标识出发城市为已经去过了m_nAllowedCity[m_nCurCityNo]=0;//已经去过的城市数量设置为1m_nMovedCityCount=1;}//选择下一个城市//返回值为城市编号int CAnt::ChooseNextCity(){int nSelectedCity=-1; //返回结果，先暂时把其设置为-1//============================================================================ ==//计算当前城市和没去过的城市之间的信息素总和double dbTotal=0.0;double prob[N_CITY_COUNT]; //保存各个城市被选中的概率for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++){if (m_nAllowedCity[i] == 1) //城市没去过{prob[i]=pow(g_Trial[m_nCurCityNo][i],ALPHA)*pow(1.0/g_Distance[m_nCurCityNo][i],BET A); //该城市和当前城市间的信息素dbTotal=dbTotal+prob[i]; //累加信息素，得到总和}else //如果城市去过了，则其被选中的概率值为0{prob[i]=0.0;}}//============================================================================ ==//进行轮盘选择double dbTemp=0.0;if (dbTotal > 0.0) //总的信息素值大于0{dbTemp=rnd(0.0,dbTotal); //取一个随机数for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++){if (m_nAllowedCity[i] == 1) //城市没去过{dbTemp=dbTemp-prob[i]; //这个操作相当于转动轮盘，如果对轮盘选择不熟悉，仔细考虑一下if (dbTemp < 0.0) //轮盘停止转动，记下城市编号，直接跳出循环{nSelectedCity=i;break;}}}}//============================================================================ ==//如果城市间的信息素非常小( 小到比double能够表示的最小的数字还要小)//那么由于浮点运算的误差原因，上面计算的概率总和可能为0//会出现经过上述操作，没有城市被选择出来//出现这种情况，就把第一个没去过的城市作为返回结果//题外话：刚开始看的时候，下面这段代码困惑了我很长时间，想不通为何要有这段代码，后来才搞清楚。

if (nSelectedCity == -1){for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++){if (m_nAllowedCity[i] == 1) //城市没去过{nSelectedCity=i;break;}}}//============================================================================ ==//返回结果，就是城市的编号return nSelectedCity;}//蚂蚁在城市间移动void CAnt::Move(){int nCityNo=ChooseNextCity(); //选择下一个城市m_nPath[m_nMovedCityCount]=nCityNo; //保存蚂蚁走的路径m_nAllowedCity[nCityNo]=0;//把这个城市设置成已经去过了m_nCurCityNo=nCityNo; //改变当前所在城市为选择的城市m_nMovedCityCount++; //已经去过的城市数量加1}//蚂蚁进行搜索一次void CAnt::Search(){Init(); //蚂蚁搜索前，先初始化//如果蚂蚁去过的城市数量小于城市数量，就继续移动while (m_nMovedCityCount < N_CITY_COUNT){Move();}//完成搜索后计算走过的路径长度CalPathLength();}//计算蚂蚁走过的路径长度void CAnt::CalPathLength(){m_dbPathLength=0.0; //先把路径长度置0int m=0;int n=0;for (int i=1;i<N_CITY_COUNT;i++){m=m_nPath[i];n=m_nPath[i-1];m_dbPathLength=m_dbPathLength+g_Distance[m][n];}//加上从最后城市返回出发城市的距离n=m_nPath[0];m_dbPathLength=m_dbPathLength+g_Distance[m][n];}//tsp类class CTsp{public:CTsp(void);~CTsp(void);public:CAnt m_cAntAry[N_ANT_COUNT]; //蚂蚁数组CAnt m_cBestAnt; //定义一个蚂蚁变量，用来保存搜索过程中的最优结果 //该蚂蚁不参与搜索，只是用来保存最优结果public://初始化数据void InitData();//开始搜索void Search();//更新环境信息素void UpdateTrial();};//构造函数CTsp::CTsp(void){}CTsp::~CTsp(void){}//初始化数据void CTsp::InitData(){//先把最优蚂蚁的路径长度设置成一个很大的值m_cBestAnt.m_dbPathLength=DB_MAX;//计算两两城市间距离double dbTemp=0.0;for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++){for (int j=0;j<N_CITY_COUNT;j++){dbTemp=(x_Ary[i]-x_Ary[j])*(x_Ary[i]-x_Ary[j])+(y_Ary[i]-y_Ary[j])*(y_Ary[i]-y_Ary[j]); dbTemp=pow(dbTemp,0.5);g_Distance[i][j]=ROUND(dbTemp);}}//初始化环境信息素，先把城市间的信息素设置成一样//这里设置成1.0，设置成多少对结果影响不是太大，对算法收敛速度有些影响for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++){for (int j=0;j<N_CITY_COUNT;j++){g_Trial[i][j]=1.0;}}}//更新环境信息素void CTsp::UpdateTrial(){//临时数组，保存各只蚂蚁在两两城市间新留下的信息素double dbTempAry[N_CITY_COUNT][N_CITY_COUNT];memset(dbTempAry,0,sizeof(dbTempAry)); //先全部设置为0//计算新增加的信息素,保存到临时数组里int m=0;int n=0;for (int i=0;i<N_ANT_COUNT;i++) //计算每只蚂蚁留下的信息素{for (int j=1;j<N_CITY_COUNT;j++){m=m_cAntAry[i].m_nPath[j];n=m_cAntAry[i].m_nPath[j-1];dbTempAry[n][m]=dbTempAry[n][m]+DBQ/m_cAntAry[i].m_dbPathLength;dbTempAry[m][n]=dbTempAry[n][m];}//最后城市和开始城市之间的信息素n=m_cAntAry[i].m_nPath[0];dbTempAry[n][m]=dbTempAry[n][m]+DBQ/m_cAntAry[i].m_dbPathLength;dbTempAry[m][n]=dbTempAry[n][m];}//==================================================================//更新环境信息素for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++){for (int j=0;j<N_CITY_COUNT;j++){g_Trial[i][j]=g_Trial[i][j]*ROU+dbTempAry[i][j]; //最新的环境信息素= 留存的信息素+ 新留下的信息素}}}void CTsp::Search(){char cBuf[256]; //打印信息用//在迭代次数内进行循环for (int i=0;i<N_IT_COUNT;i++){//每只蚂蚁搜索一遍for (int j=0;j<N_ANT_COUNT;j++){m_cAntAry[j].Search();}//保存最佳结果for (int j=0;j<N_ANT_COUNT;j++){if (m_cAntAry[j].m_dbPathLength < m_cBestAnt.m_dbPathLength) {m_cBestAnt=m_cAntAry[j];}}//更新环境信息素UpdateTrial();//输出目前为止找到的最优路径的长度sprintf(cBuf,"\n[%d] %.0f",i+1,m_cBestAnt.m_dbPathLength);printf(cBuf);}}int main(){//用当前时间点初始化随机种子，防止每次运行的结果都相同time_t tm;time(&tm);unsigned int nSeed=(unsigned int)tm;srand(nSeed);//开始搜索CTsp tsp;tsp.InitData(); //初始化tsp.Search(); //开始搜索//输出结果printf("\nThe best tour is :\n");char cBuf[128];for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++){sprintf(cBuf,"d ",tsp.m_cBestAnt.m_nPath[i]+1);if (i % 20 == 0){printf("\n");}printf(cBuf);}printf("\n\nPress any key to exit!");getchar();return 0;}。