蟻群演算法tsp問題

『壹』 MATLAB 蟻群演算法求解TSP問題

n個城市，編號為1---n
for循環的次數是螞蟻重復城市的次數，比如5個螞蟻放到4個城市，需要重復兩遍才能放完螞蟻，每次循環產生n個1---n的隨機數,相當於隨機n個城市，產生城市序列
循環結束
Tabu一句表示將m個螞蟻隨機，每個螞蟻放到前面產生的城市序列中，每個螞蟻一個城市，需要m個，所以提取前面1：m個序列
'表示轉置，沒有多大用處，可能參與後面的計算方便。
我感覺如果m,n很大的話，你這樣做會產生很大的浪費，計算很多的隨機數，這樣的話更好，一句就得：(如果變數Randpos後面沒有用到的話，如果用到了，還要用你的程序)
Tabu=ceil(n*rand(1,m))'

『貳』 請教，採用蟻群演算法求解TSP問題的oliver30最優路徑

給你產考產考//蟻群演算法關於簡單的TSP問題求解//#include#include#include#include#include#defineM13//螞蟻的數量#defineN144//城市的數量#defineR1000//迭代次數#defineIN1//初始化的信息素的量#defineMAX0x7fffffff//定義最大值structcoordinate{charcity[15];//城市名intx;//城市相對橫坐標inty;//城市相對縱坐標}coords[N];doublegraph[N][N];//儲存城市之間的距離的鄰接矩陣,自己到自己記作MAXdoublephe[N][N];//每條路徑上的信息素的量doubleadd[N][N];//代表相應路徑上的信息素的增量doubleyita[N][N];//啟發函數,yita[i][j]=1/graph[i][j]intvis[M][N];//標記已經走過的城市intmap[M][N];//map[K][N]記錄第K只螞蟻走的路線doublesolution[M];//記錄某次循環中每隻螞蟻走的路線的距離intbestway[N];//記錄最近的那條路線doublebestsolution=MAX;intNcMax;//代表迭代次數,理論上迭代次數越多所求的解更接近最優解,最具有說服力doublealpha,betra,rou,Q;voidInitialize();//信息初始化voidInputcoords(FILE*fp);//將文件中的坐標信息讀入voidGreateGraph();//根據坐標信息建圖doubleDistance(int*p);//計算螞蟻所走的路線的總長度voidResult();//將結果保存到out.txt中voidInitialize(){alpha=2;betra=2;rou=0.7;Q=5000;NcMax=R;return;}voidInputcoords(FILE*fp){inti;intnumber;if(fp==NULL){printf("Sorry,thefileisnotexist\n");exit(1);}else{for(i=0;idrand)break;}vis[k][j]=1;//將走過的城市標記起來map[k][s]=j;//記錄城市的順序}s++;}memset(add,0,sizeof(add));for(k=0;k20)//設立一個上界,防止啟發因子的作用被淹沒phe[i][j]=20;}}memset(vis,0,sizeof(vis));memset(map,-1,sizeof(map));}Result();printf("Resultissavedinout.txt\n");return0;}

『叄』 蟻群演算法做tsp問題與vrp的代碼有什麼不同

、旅行商問題（Traveling Salesman Problem, TSP） 這個問題字面上的理解是：有一個推銷員，要到n個城市推銷商品，他要找出一個包含所有n個城市的具有最短路程的環路。 TSP的歷史很久，最早的描述是1759年歐拉研究的騎士周遊問題，即對於國際象...

『肆』 蟻群演算法求解tsp問題能設置不限城市數量嗎

如果不限制城市數量，需要找到自適應的演算法參數。
如果可以找到自適應演算法參數的情況下，或者說能得到與城市數量相關的參數設置函數，不限定城市數量應該也是可以的。

『伍』 蟻群演算法解決TSP問題，最優解是多少，參數如何選擇

概念：蟻群演算法(ant colony optimization, ACO)，又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質.針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較,數值模擬結果表明,蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值

其原理：為什麼小小的螞蟻能夠找到食物？他們具有智能么？設想，如果我們要為螞蟻設計一個人工智慧的程序，那麼這個程序要多麼復雜呢？首先，你要讓螞蟻能夠避開障礙物，就必須根據適當的地形給它編進指令讓他們能夠巧妙的避開障礙物，其次，要讓螞蟻找到食物，就需要讓他們遍歷空間上的所有點；再次，如果要讓螞蟻找到最短的路徑，那麼需要計算所有可能的路徑並且比較它們的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的編程，因為程序的錯誤也許會讓你前功盡棄。這是多麼不可思議的程序！太復雜了，恐怕沒人能夠完成這樣繁瑣冗餘的程序

應用范圍：螞蟻觀察到的范圍是一個方格世界，螞蟻有一個參數為速度半徑（一般是3），那麼它能觀察到的范圍就是3*3個方格世界，並且能移動的距離也在這個范圍之內

引申：跟著螞蟻的蹤跡，你找到了什麼？通過上面的原理敘述和實際操作，我們不難發現螞蟻之所以具有智能行為，完全歸功於它的簡單行為規則，而這些規則綜合起來具有下面兩個方面的特點： 1、多樣性 2、正反饋 多樣性保證了螞蟻在覓食的時候不置走進死胡同而無限循環，正反饋機制則保證了相對優良的信息能夠被保存下來。我們可以把多樣性看成是一種創造能力，而正反饋是一種學習強化能力。正反饋的力量也可以比喻成權威的意見，而多樣性是打破權威體現的創造性，正是這兩點小心翼翼的巧妙結合才使得智能行為涌現出來了。 引申來講，大自然的進化，社會的進步、人類的創新實際上都離不開這兩樣東西，多樣性保證了系統的創新能力，正反饋保證了優良特性能夠得到強化，兩者要恰到好處的結合。如果多樣性過剩，也就是系統過於活躍，這相當於螞蟻會過多的隨機運動，它就會陷入混沌狀態；而相反，多樣性不夠，正反饋機制過強，那麼系統就好比一潭死水。這在蟻群中來講就表現為，螞蟻的行為過於僵硬，當環境變化了，螞蟻群仍然不能適當的調整。 既然復雜性、智能行為是根據底層規則涌現的，既然底層規則具有多樣性和正反饋特點，那麼也許你會問這些規則是哪裡來的？多樣性和正反饋又是哪裡來的？我本人的意見：規則來源於大自然的進化。而大自然的進化根據剛才講的也體現為多樣性和正反饋的巧妙結合。而這樣的巧妙結合又是為什麼呢？為什麼在你眼前呈現的世界是如此栩栩如生呢？答案在於環境造就了這一切，之所以你看到栩栩如生的世界，是因為那些不能夠適應環境的多樣性與正反饋的結合都已經死掉了，被環境淘汰了！ 蟻群演算法的實現 下面的程序開始運行之後，螞蟻們開始從窩里出動了，尋找食物；他們會順著屏幕爬滿整個畫面，直到找到食物再返回窩。 其中，『F』點表示食物，『H』表示窩，白色塊表示障礙物，『+』就是螞蟻了。

具體參考http://ke..com/view/539346.htm
希望對你有幫助，謝謝。

『陸』 蟻群演算法求解TSP問題遇到「索引超出矩陣維度。」的問題跪求大神能解答

你檢查一下坐標矩陣是否出現了重復數值。比如你給的例子中C矩陣的第二個和第三個數值就重復了。

『柒』 在MATLAB中用蟻群演算法求解TSP問題，在經典的代碼中有Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:)。不明白代碼的目的。

正在做。我是這樣理解的：
if NC >= 2
Tabu(1,:) = R_best(NC-1,:);
%把上一次迭代中最佳路線經歷的城市放到本次Tabu的第一行
%相當是加了一個約束條件,如果本次迭代的情況不好,至少不會按照不好的最優解去更新信息素,讓下次的情況更差
end

『捌』 蟻群演算法求解TSP問題的源程序及簡要說明

簡單蟻群演算法求解TSP的源程序(我幫你找的)

蟻群演算法是新興的仿生演算法，最初是由義大利學者Dorigo M於1991年首次提出，由於具有較強的魯棒性，優良的分布式計算機制和易於與其它方法結合等優點，成為人工智慧領域的一個研究熱點。本程序是實現簡單的蟻群演算法，TSP問題取的是att48，可從http://www.iwr.uni-heidelberg.de/groups/comopt/software/TSPLIB95獲取，程序運行時間可能會比較長，在我的這台CPU 1.6G+內存256M的機器上運行時間大概是13分鍾左右。我用的語言是MATLAB 7.1。此程序僅供學習所用，如有問題請反饋。謝謝。（註：程序沒有計算最後一個城市回來起點城市的距離）

function [y,val]=QACS
tic
load att48 att48;
MAXIT=300; % 最大循環次數
NC=48; % 城市個數
tao=ones(48,48);% 初始時刻各邊上的信息最為1
rho=0.2; % 揮發系數
alpha=1;
beta=2;
Q=100;
mant=20; % 螞蟻數量
iter=0; % 記錄迭代次數
for i=1:NC % 計算各城市間的距離
for j=1:NC
distance(i,j)=sqrt((att48(i,2)-att48(j,2))^2+(att48(i,3)-att48(j,3))^2);
end
end
bestroute=zeros(1,48); % 用來記錄最優路徑
routelength=inf; % 用來記錄當前找到的最優路徑長度
% for i=1:mant % 確定各螞蟻初始的位置
% end
for ite=1:MAXIT
for ka=1:mant %考查第K只螞蟻
deltatao=zeros(48,48); % 第K只螞蟻移動前各邊上的信息增量為零
[routek,lengthk]=travel(distance,tao,alpha,beta);
if lengthk<routelength % 找到一條更好的路徑
routelength=lengthk;
bestroute=routek;
end
for i=1:NC-1 % 第K只螞蟻在路徑上釋放的信息量
deltatao(routek(i),routek(i+1))=deltatao(routek(i),routek(i+1))+Q/lengthk;
end
deltatao(routek(48),1)=deltatao(routek(48),1)+Q/lengthk;
end
for i=1:NC-1
for j=i+1:NC
if deltatao(i,j)==0
deltatao(i,j)=deltatao(j,i);
end
end
end
tao=(1-rho).*tao+deltatao;
end
y=bestroute;
val=routelength;
toc

function [y,val]=travel(distance,tao,alpha,beta) % 某隻螞蟻找到的某條路徑
[m,n]=size(distance);
p=fix(m*rand)+1;
val=0; % 初始路徑長度設為 0
tabuk=[p]; % 假設該螞蟻都是從第 p 個城市出發的
for i=1:m-1
np=tabuk(length(tabuk)); % 螞蟻當前所在的城市號
p_sum=0;
for j=1:m
if isin(j,tabuk)
continue;
else
ada=1/distance(np,j);
p_sum=p_sum+tao(np,j)^alpha*ada^beta;
end
end
cp=zeros(1,m); % 轉移概率
for j=1:m
if isin(j,tabuk)
continue;
else
ada=1/distance(np,j);
cp(j)=tao(np,j)^alpha*ada^beta/p_sum;
end
end
NextCity=pchoice(cp);
tabuk=[tabuk,NextCity];
val=val+distance(np,NextCity);
end
y=tabuk;

function y=isin(x,A) % 判斷數 x 是否在向量 A 中，如在返回 1 ，否則返回 0
y=0;
for i=1:length(A)
if A(i)==x
y=1;
break;
end
end

function y=pchoice(A)
a=rand;
tempA=zeros(1,length(A)+1);
for i=1:length(A)
tempA(i+1)=tempA(i)+A(i);
end
for i=2:length(tempA)
if a<=tempA(i)
y=i-1;
break;
end
end

『玖』 為什麼基本蟻群演算法求TSP問題，每次運行出來的都是一樣的。。不應該是不一樣的么。。。。

我的也是這樣，我個人覺得應該是問題模型太簡單

『拾』 遺傳演算法和蟻群演算法在求解TSP問題上的對比分析

【原創】比遺傳演算法性能更好：蟻群演算法TSP(旅行商問題)通用matlab程序
聲明：本程序為本人原創，在研學論壇首次發表，本人保留一切權利，僅供學習交流用，如轉載請註明原作者！

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)
%%=========================================================================
%% ACATSP.m
%% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem
%% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China
%% Email:[email protected]
%% All rights reserved
%%-------------------------------------------------------------------------
%% 主要符號說明
%% C n個城市的坐標，n×2的矩陣
%% NC_max 最大迭代次數
%% m 螞蟻個數
%% Alpha 表徵信息素重要程度的參數
%% Beta 表徵啟發式因子重要程度的參數
%% Rho 信息素蒸發系數
%% Q 信息素增加強度系數
%% R_best 各代最佳路線
%% L_best 各代最佳路線的長度
%%=========================================================================

%%第一步：變數初始化
n=size(C,1);%n表示問題的規模（城市個數）
D=zeros(n,n);%D表示完全圖的賦權鄰接矩陣
for i=1:n
for j=1:n
if i~=j
D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;
else
D(i,j)=eps;
end
D(j,i)=D(i,j);
end
end
Eta=1./D;%Eta為啟發因子，這里設為距離的倒數
Tau=ones(n,n);%Tau為信息素矩陣
Tabu=zeros(m,n);%存儲並記錄路徑的生成
NC=1;%迭代計數器
R_best=zeros(NC_max,n);%各代最佳路線
L_best=inf.*ones(NC_max,1);%各代最佳路線的長度
L_ave=zeros(NC_max,1);%各代路線的平均長度

while NC<=NC_max%停止條件之一：達到最大迭代次數
%%第二步：將m只螞蟻放到n個城市上
Randpos=[];
for i=1:(ceil(m/n))
Randpos=[Randpos,randperm(n)];
end
Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';

%%第三步：m只螞蟻按概率函數選擇下一座城市，完成各自的周遊
for j=2:n
for i=1:m
visited=Tabu(i,1:(j-1));%已訪問的城市
J=zeros(1,(n-j+1));%待訪問的城市
P=J;%待訪問城市的選擇概率分布
Jc=1;
for k=1:n
if length(find(visited==k))==0
J(Jc)=k;
Jc=Jc+1;
end
end
%下面計算待選城市的概率分布
for k=1:length(J)
P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta);
end
P=P/(sum(P));
%按概率原則選取下一個城市
Pcum=cumsum(P);
Select=find(Pcum>=rand);
to_visit=J(Select(1));
Tabu(i,j)=to_visit;
end
end
if NC>=2
Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:);
end

%%第四步：記錄本次迭代最佳路線
L=zeros(m,1);
for i=1:m
R=Tabu(i,:);
for j=1:(n-1)
L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1));
end
L(i)=L(i)+D(R(1),R(n));
end
L_best(NC)=min(L);
pos=find(L==L_best(NC));
R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:);
L_ave(NC)=mean(L);
NC=NC+1

%%第五步：更新信息素
Delta_Tau=zeros(n,n);
for i=1:m
for j=1:(n-1)
Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))=Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))+Q/L(i);
end
Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))+Q/L(i);
end
Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;

%%第六步：禁忌表清零
Tabu=zeros(m,n);
end

%%第七步：輸出結果
Pos=find(L_best==min(L_best));
Shortest_Route=R_best(Pos(1),:)
Shortest_Length=L_best(Pos(1))
subplot(1,2,1)
DrawRoute(C,Shortest_Route)
subplot(1,2,2)
plot(L_best)
hold on
plot(L_ave)

function DrawRoute(C,R)
%%=========================================================================
%% DrawRoute.m
%% 畫路線圖的子函數
%%-------------------------------------------------------------------------
%% C Coordinate 節點坐標，由一個N×2的矩陣存儲
%% R Route 路線
%%=========================================================================

N=length(R);
scatter(C(:,1),C(:,2));
hold on
plot([C(R(1),1),C(R(N),1)],[C(R(1),2),C(R(N),2)])
hold on
for ii=2:N
plot([C(R(ii-1),1),C(R(ii),1)],[C(R(ii-1),2),C(R(ii),2)])
hold on
end

設置初始參數如下：
m=31;Alpha=1;Beta=5;Rho=0.1;NC_max=200;Q=100;
31城市坐標為：
1304 2312
3639 1315
4177 2244
3712 1399
3488 1535
3326 1556
3238 1229
4196 1004
4312 790
4386 570
3007 1970
2562 1756
2788 1491
2381 1676
1332 695
3715 1678
3918 2179
4061 2370
3780 2212
3676 2578
4029 2838
4263 2931
3429 1908
3507 2367
3394 2643
3439 3201
2935 3240
3140 3550
2545 2357
2778 2826
2370 2975

運行後得到15602的巡遊路徑，