蚁群算法c语言.pdf

蚁群算法是一种模拟生物行为的优化算法，源自于蚂蚁寻找食物的行为。在这个C语言实现的蚁群算法中，主要解决的是旅行商问题（TSP，Traveling Salesman Problem），即寻找一个城市间的最短访问路径，使得每个城市只访问一次并返回起点。下面将详细介绍该算法的关键部分。 1. **变量定义与结构体：** - `M` 定义了蚂蚁的数量。 - `N` 表示城市的数量。 - `R` 是算法的迭代次数。 - `IN` 初始化的信息素量。 - `MAX` 用于表示最大值。 - `struct coordinate` 用来存储每个城市的名称、横坐标和纵坐标。 - `graph[N][N]` 存储城市之间的距离，采用邻接矩阵表示。 - `phe[N][N]` 存储每条路径上的信息素量。 - `add[N][N]` 代表相应路径上的信息素增量。 - `yita[N][N]` 是启发函数，等于1除以距离。 - `vis[M][N]` 标记蚂蚁已访问的城市。 - `map[M][N]` 记录每只蚂蚁的行走路径。 - `solution[M]` 记录每只蚂蚁行走路径的总距离。 - `bestway[N]` 记录最近的路径。 - `bestsolution` 存储当前找到的最短路径总距离。 - `NcMax` 是迭代次数。 - `alpha, betra, rou, Q` 分别是信息素蒸发率、信息素更新权重、启发式信息权重和全局信息素增量常数。 2. **函数定义：** - `Initialize()` 函数用于初始化参数，如信息素的蒸发率、更新权重等。 - `Inputcoords(FILE *fp)` 从文件中读取城市坐标信息。 - `GreateGraph()` 根据坐标信息构建城市间的距离矩阵。 - `Distance(int *p)` 计算蚂蚁行走路径的总距离。 - `Result()` 将算法结果保存到文件`out.txt`中。 3. **算法流程：** - 通过`Initialize()`函数设置算法参数，并通过`Inputcoords()`读取城市坐标信息，然后用`GreateGraph()`建立城市间距离矩阵。 - 在每次迭代中，每只蚂蚁随机选择下一个未访问的城市，选择的概率基于路径上的信息素和启发函数的乘积。路径上的信息素会逐渐蒸发（`rou`控制），同时根据蚂蚁的选择路径更新信息素（`add`和`phe`）。 - 每次迭代后，计算所有蚂蚁的路径总距离，并更新最佳路径`bestsolution`和对应的路径`bestway`。 - 当达到预设的迭代次数`R`时，算法结束，结果保存到`out.txt`。 4. **启发式函数：** - 启发函数`yita[i][j]=1/graph[i][j]`，它反映了路径的长度，较短的路径有更大的概率被选择。 5. **信息素更新策略：** - 信息素的更新考虑了两个因素：蚂蚁的选择（蚂蚁的贡献）和信息素的蒸发。这种动态平衡机制使得算法能够在搜索过程中探索和强化好的路径。 6. **性能优化：** - 蚁群算法的性能受参数（如`alpha`, `betra`, `rou`, `Q`）影响，调整这些参数可能会影响算法的收敛速度和解的质量。 通过这个C语言实现的蚁群算法，我们可以看到如何将生物行为模拟应用于解决实际的优化问题。尽管代码可能借鉴了一些网络资源，但它提供了一个基本的框架，可以根据具体需求进行修改和优化。