路径规划 | 蚁群算法图解与分析(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

由于原代码较为复杂且涉及到路径规划的具体应用，以下是一个简化的AntColonyOptimization（蚁群优化）算法的核心函数示例，用于模拟路径规划问题中的蚁洞选择和信息更新过程。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <random>
#include <algorithm>
 
using namespace std;
 
class AntColony {
public:
    void updateInformation(double alpha, double beta, double rho);
    void selectAntHole();
    void moveAnt();
    void evaporate();
    void deposit();
 
private:
    vector<vector<double>> tau;
    vector<vector<double>> pheromone;
    vector<int> antLocation;
    int nAnts;
    int nCities;
    double delta;
};
 
void AntColony::updateInformation(double alpha, double beta, double rho) {
    tau.clear();
    pheromone.clear();
    for (int i = 0; i < nCities; ++i) {
        vector<double> rowTau(nCities, 0.0);
        vector<double> rowPheromone(nCities, 1.0);
        tau.push_back(rowTau);
        pheromone.push_back(rowPheromone);
    }
 
    for (int i = 0; i < nAnts; ++i) {
        double probabilitySum = 0.0;
        for (int j = 0; j < nCities - 1; ++j) {
            double probability = (alpha * tau[antLocation[i]][j]) / (rho * pheromone[antLocation[i]][j]);
            probabilitySum += probability;
        }
 
        double cumulativeProbability = 0.0;
        for (int j = 0; j < nCities - 1; ++j) {
            double probability = (alpha * tau[antLocation[i]][j]) / (rho * pheromone[antLocation[i]][j]);
            cumulativeProbability += probability / probabilitySum;
            if (uniform_real_distribution<double>(0.0, 1.0)(mt19937_rng) < cumulativeProbability) {
                antLocation[i] = j;
                break;
            }
        }
    }
}
 
void AntColony::selectAntHole() {
    // 选择蚁洞的逻辑
}
 
void AntColony::moveAnt() {
    // 移动蚁的逻辑
}
 
void AntColony::evaporate() {
    // 衰减的逻辑
}
 
void AntColony::deposit() {
    // 存储的逻辑
}
 
int main() {
    AntColony aco;
    aco.updateInformation(1.0, 2.0, 0.1);
    // ...其他操作
    return 0;
}

这个简化的例子展示了一个模拟的AntColony类，其中包含了一个更新信息的方法。这个方法模拟了蚁洞的选择和蚁的移动过程，但没有包含完整的逻辑。这样的实现方式可以帮助理解蚁群算法的核心机制，而不会陷于复杂的实现细节之中。