Java中使用蚁群算法暴力穷举

一、算法核心逻辑设计

参数初始化
设置蚂蚁数量、信息素权重α（建议1-2）、启发因子权重β（建议2-5）、信息素挥发率ρ（通常0.1-0.5）等参数
。信息素矩阵和距离矩阵需提前计算，例如使用二维数组存储城市间距离
。

路径选择机制
采用轮盘赌概率法实现路径探索，概率公式为：
P(i,j) = [τ(i,j)^α * η(i,j)^β] / Σ([τ(i,k)^α * η(i,k)^β])
其中τ为信息素浓度，η=1/distance为启发因子
。代码实现示例：

// 计算转移概率（网页2/3逻辑整合）
double[] probabilities = new double[n];
for (int j : 未访问节点) {
probabilities[j] = Math.pow(pheromone[i][j], alpha)
* Math.pow(1.0/distance[i][j], beta);
}
// 轮盘赌选择（网页3代码优化）
double rand = Math.random() * totalProbability;
double cumulative = 0.0;
for (int j=0; j<n; j++) {
if (!visited[j]) {
cumulative += probabilities[j];
if (cumulative >= rand) {
nextNode = j;
break;
}
}
}
信息素更新策略

全局更新：每轮迭代后按蚁周模型更新
τ(i,j) = (1-ρ)*τ(i,j) + ΣΔτ
其中Δτ=Q/L（Q为常数，L为蚂蚁路径总长）
局部更新：可加入即时挥发机制防止早熟收敛
τ(i,j) = (1-ξ)τ(i,j) + ξτ0（ξ∈[0,1]）
二、增强穷举特性的实现技巧
探索增强策略

设置蚂蚁数量=城市数量×1.5倍（如50城用75蚁群）
引入随机扰动因子（5%-10%概率随机选择节点）
使用精英保留策略：最优路径额外增加信息素
禁忌表优化
用HashSet存储已访问节点，确保路径合法性：

class Ant {
Set tabu = new HashSet<>();
public void move(int nextNode) {
tabu.add(nextNode);
// 更新当前位置及路径长度…
}
}

三、完整实现框架（关键类结构）

public class ACO {
private double[][] pheromone; // 信息素矩阵
private double[][] distance; // 距离矩阵
private Ant[] ants;

public void solve(int maxIter) {
    initialize(); // 初始化信息素和蚂蚁位置
    for (int iter=0; iter<maxIter; iter++) {
        for (Ant ant : ants) {
            while (!ant.tourComplete()) {
                int next = selectNextNode(ant);
                ant.moveTo(next);
            }
        }
        updatePheromoneGlobally(); // 全局信息素更新
    }
}

}