蚁群算法解决tsp问题

控制蚁群算法走向的关键是信息素，信息素类似遗传算法的适应性函数，类似退火算法的评价函数，影响着其中一只蚂蚁的下一步的选择。

蚂蚁：类似遗传算法的染色体，就是一条解，在tsp问题中蚂蚁的路径就是tsp的解。

信息素：评价函数，与路径成反比

蚂蚁数量：一次迭代有多少只蚂蚁在跑（注意不是一起跑，而是先后放上一只蚂蚁）

迭代次数T：所有蚂蚁跑完视为一次迭代周期。

程序流程：

1，随机生成距离矩阵

进入循环while(t

{

2，信息素递减（只有较近的信息素才能影响这一步）

3，对于每一只蚂蚁，随机生成起点，标记起点为访问过

进入循环（寻找城市数量-1次）(起点已经有了）

{

4，寻找周围城市的最大信息素

5，随机生成0~1的数如果小于bugp(蚂蚁正常选择）则从最大信息素城市中找一个作为下一个

                                      否则（蚂蚁犯错误了，有木有感觉像退火算法里的允许犯错的那个函数）随机生成一个未访问过的点作为下一个（因为至少你要保证可行吧）

6,标记这个点被访问过

}

修改信息素，修改方式为原来信息素+Q/这条路径长度（Q为1个常数)

t++;

}

输出最优解。

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#define T 1000//最大迭代次数
#define n 1000//蚂蚁数量
#define cities  10//城市数量
#define bugp 0.9//每一次选择操作的出错概率
#define alpha 0.1//每一次信息素的消失速率
#define Q 1
int start;
int biggest[cities],biggestsum;//储存信息素最多时所对应的点（毕竟信息素最大值所对应的边不止一条，biggest记录下那些边的对应的终点，biggestsum为biggest的元素个数）
int distance[cities][cities];//城市的距离矩阵
double phe[cities][cities];//边所对应的信息素浓度（之所以选择边是因为点容易受到周围优秀的点的影响）
int ant;//蚂蚁当前所在点
int bugsum,bugTry[cities];//出错时可供选择的城市数量和城市下标
int visit[cities];//用来标记城市是否已经经过
int path[n][cities+1];//记录每一个蚂蚁所走过的城市
void initdistance()
{
    int i,j;
    memset(distance,0,sizeof(distance));
    srand(time(NULL));
     for (i=0;iphe[ant][p]?max:phe[ant][p];//寻找周围最大的信息素的那条边（其实是为了找到那个p点）
                 for (p=0;p

总结:蚁群算法的关键在于信息素，而影响信息素的因素只有两个：蚂蚁选择这条路径的数量和时间的流逝（越往后，越是之前的信息素影响就越弱）。

  同时注意虽然现实中蚂蚁是同时去找食物，但是在蚁群算法中蚂蚁出发却是有先后之分的，而所有的蚂蚁走完就视为一次迭代。