蚁群算法求解TSP问题的伪代码

简介：
本篇文章提供了一种基于蚁群算法解决旅行商问题(TSP)的详细伪代码。通过模拟蚂蚁觅食行为中的信息素沉积与路径选择机制，此方法能够有效寻找到近似最优解。 蚁群算法 步骤1：初始化最优路径长度为一个极大值，并计算城市之间的距离；设置环境中的信息素浓度为1.0。 步骤2：蚂蚁搜索前的准备阶段，标记所有城市都未访问过，并将走过的路径长度设为零；随机选择出发的城市。 步骤3：蚂蚁开始移动，通过调用ChooseNextCity()函数来选取下一个要到达的城市。重复此过程直到所有的城市都被访问一次为止。 步骤4：计算完成一轮搜索后所经过的总路径长度，使用CalPathLength()函数进行评估。 步骤5：一旦所有蚂蚁都完成了它们的一轮搜索，将找到的最佳路径（即最短路径）保存在m_cBestAnt.m_dbPathLength中，并输出结果。 步骤6：基于每条路径的实际长度来更新城市之间的信息素浓度值。 步骤7：重复执行从第2步到第6步N_IT_COUNT次迭代。