C++实现的基本蚁群算法框架来解决一维套料的示例代码

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C++实现的基本蚁群算法框架来解决一维套料的示例代码

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种启发式搜索算法，灵感来源于真实蚂蚁寻找食物路径的行为。在解决一维套料问题时，蚁群算法可以用来寻找最优的切割模式，使得浪费的材料最少。下面是一个使用C++实现的蚁群算法框架来解决一维套料问题的示例代码：

```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <random>
#include <cassert>

const int MAX_ITERATIONS = 100;
const double EVAPORATION_RATE = 0.5;
const double ALPHA = 1.0; // pheromone importance
const double BETA = 5.0;  // heuristic information importance
const int NUM_ANTS = 10;

// Define the problem
const int RAW_LENGTH = 100; // length of raw material
const std::vector<int> LENGTHS = {10, 20, 30}; // lengths of pieces to cut

struct PheromoneTrail {
    std::map<int, double> trail;
    void init() {
        for (int length : LENGTHS) {
            trail[length] = 1.0; // initial pheromone value
        }
    }
    void evaporate() {
        for (auto &entry : trail) {
            entry.second *= (1.0 - EVAPORATION_RATE);
        }
    }
};

class AntColony {
public:
    AntColony() : pheromones(), rng(0, LENGTHS.size() - 1) {}
    void solve() {
        pheromones.init();
        for (int iter = 0; iter < MAX_ITERATIONS; ++iter) {
            std::vector<std::vector<int>> solutions;
            for (int ant = 0; ant < NUM_ANTS; ++ant) {
                std::vector<int> solution = ant->constructSolution();
                solutions.push_back(solution);
                updatePheromones(solution);
            }
        }
    }

private:
    PheromoneTrail pheromones;
    std::default_random_engine engine;
    std::uniform_int_distribution<int> rng;

    std::vector<int> constructSolution() {
        std::vector<int> solution;
        int remainingLength = RAW_LENGTH;
        while (remainingLength > 0) {
            double total = 0.0;
            std::vector<double> probabilities;
            for (int length : LENGTHS) {
                if (length <= remainingLength) {
                    double pheromone = pow(pheromones.trail[length], ALPHA);
                    double heuristic = pow(static_cast<double>(remainingLength) / length, BETA);
                    probabilities.push_back(pheromone * heuristic);
                    total += pheromone * heuristic;
                } else {
                    probabilities.push_back(0);
                }
            }

            assert(total > 0); // Ensure there's at least one possible move

            // Normalize probabilities
            std::transform(probabilities.begin(), probabilities.end(), probabilities.begin(),
                           [total](double p) { return p / total; });

            // Select next piece
            double r = static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX;
            int index = 0;
            while (r > 0 && index < probabilities.size()) {
                r -= probabilities[index++];
            }
            --index; // Adjust index because loop exits after incrementing

            int length = LENGTHS[index];
            solution.push_back(length);
            remainingLength -= length;
        }
        return solution;
    }

    void updatePheromones(const std::vector<int>& solution) {
        for (int length : solution) {
            pheromones.trail[length] += 1.0 / solution.size();
        }
        pheromones.evaporate();
    }
};

int main() {
    AntColony colony;
    colony.solve();

    std::cout << "Solution not directly outputted here, as it depends on stochastic nature of algorithm." << std::endl;
    return 0;
}
```

需要注意的是，蚁群算法是一种概率型算法，因此每次运行的结果可能会有所不同。此外，蚁群算法的效率和质量很大程度上依赖于参数的选择，包括信息素蒸发率、信息素重要度、启发式信息重要度等。在上面的代码中，这些参数都是常量，但在实践中，可能需要通过实验来微调这些参数以获得最佳效果。

此代码示例中的蚁群算法框架并没有直接输出最优解决方案，而是展示了如何通过构建解决方案并更新信息素来迭代求解问题。在实际应用中，你可能需要对算法进行扩展，以便能够跟踪和输出每一代中的最优解，并在算法结束时输出最终的最优解决方案。

此外，上述代码仅提供了一种基础的蚁群算法实现。在处理复杂问题时，可能还需要引入额外的策略，如精英蚂蚁系统（Elite Ant System, EAS），其中只允许找到最优解的蚂蚁在信息素更新阶段留下信息素，或者最大最小蚂蚁系统（Max-Min Ant System, MMAS），其中信息素浓度被限制在一个预设的范围内，以防止过早收敛。