蚁群算法C++程序

蚁群算法C++实现

#include  
#include  
#include  
using namespace std;  
  
//该程序是以蚁群系统为模型写的蚁群算法程序（强调：非蚂蚁周模型），以三个著名的TSP问题为测试对象  
//通过微调参数，都可以获得较好的解  
  
  
//----------（3）问题三：Elion75 城市 TSP 问题 best_length = 542.31;  
//该程序最好的结果是542.309，可运行多次获得   
//城市节点数目  
#define N 75  
//城市坐标  
double C[N][2]={  
{625} {743} {956} {1070} {1128}  
{1217} {1238} {155} {1514} {1556}  
{1619} {1764} {2030} {2148} {2145}  
{2136} {2253} {2222} {2629} {2613}  
{2659} {2724} {2939} {3050} {3020}  
{3060} {3176} {3334} {3344} {3551}  
{3516} {3560} {366} {3626} {3833}   
{4037} {4066} {4060} {4020} {4146}  
{4326} {4413} {4542} {4535} {4766}  
{4821} {5030} {5040} {5050} {5070}  
{504} {5015} {5142} {5226} {5438}  
{5410} {5534} {5545} {5550} {5565}  
{5557} {5520} {5772} {595} {6015}  
{6257} {6248} {6235} {6224} {644}  
{6527} {6614} {668} {6741} {7064}  
};  
//----------上面参数是固定的，下面的参数是可变的-----------  
//蚂蚁数量  
#define M 75  
//最大循环次数NcMax  
int NcMax =1000;  
///////////////////
double alpha = 2;//信息启发因子，信息素的重要程度
double beta = 5;//期望启发式因子，城市间距离的重要程度
double rou = 0.1; //全局信息素挥发参数
double alpha1 = 0.1;//局部信息素挥发参数
double qzero = 0.1; //状态转移公式中的q0  
//-----------问题三结束------------------------------------------------------------------------  
  
  
//===========================================================================================================  
//局部更新时候使用的的常量，它是由最近邻方法得到的一个长度  
//什么是最近邻方法?:）就是从源节点出发，每次选择一个距离最短的点来遍历所有的节点得到的路径  
//每个节点都可能作为源节点来遍历  
double Lnn;  
//矩阵表示两两城市之间的距离  
double allDistance[N][N];  
  
//计算两个城市之间的距离  
double calculateDistance（int i int j）  
{  
    return sqrt（pow（（C[i][0]-C[j][0]）2.0） + pow（（C[i][1]-C[j][1]）2.0））;  
}  
  
//由矩阵表示两两城市之间的距离  
void calculateAllDistance（）  
{  
    for（int i = 0; i < N; i++）  
    {  
        for（int j = 0; j < N; j++）  
        {  
            if （i != j）  
            {   
                allDistance[i][j] = calculateDistance（i j）;  
                allDistance[j][i] = allDistance[i][j];  
            }  
        }  
    }  
}  
  
//获得经过n个城市的路径长度  
double calculateSumOfDistance（int* tour）  
{  
    double sum = 0;  
    for（int i = 0; i< N ;i++）  
    {  
        int row = *（tour + 2 * i）;  
        int col = *（tour + 2* i + 1）;  
        sum += allDistance[row][col];  
    }  
    return sum;  
}  
  
class ACSAnt;  
  
class AntColonySystem  
{  
private:      
    double info[N][N] visible[N][N];//节点之间的信息素强度节点之间的能见度  
public:   
    AntColonySystem（）  
    {  
    }  
    //计算当前节点到下一节点转移的概率  
    double Transition（int i int j）;      
    //局部更新规则  
    void UpdateLocalPathRule（int i int j）;   
    //初始化  
    void InitParameter（double value）;     
    //全局信息素更新  
    void UpdateGlobalPathRule（int* bestTour int globalBestLength）;  

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     目录           0  2016-08-18 10:21  yiqunsuanfa\Debug\
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............此处省略19个文件信息