蚁群算法代码

A. 求Pareto蚁群算法的源代码 java的

说明：信息素权重，路径权重和信息素蒸发率对最后的结果影响很大，需要微调。
目前发现2 / 5 / 0.5 能达到稍微让人满意的效果。本程序离完美的ACO还差很远，仅供参考。
本蚁群算法为AS算法。

用法：

1.new一个对象
ACOforTSP tsp = new ACPforTSP(tsp数据文件名,迭代次数，蚂蚁数量，信息素权重，路径权重，信息素蒸发率）;
2.用go()方法运行
tsp.go();

ACOforTSP.java
___________________________________________________________________
import java.io.File;
import static java.lang.Math.pow;
import static java.lang.Math.sqrt;
import static java.lang.Math.random;
import java.util.HashMap;
import java.io.FileReader;
import java.io.BufferedReader;
/**
*
* @author dvdface
*/

public class ACOforTSP {

//城市的距离表
private double[][] distance;
//距离的倒数表
private double[][] heuristic;
//启发信息表
private double[][] pheromone;
//权重
private int alpha, beta;
//迭代的次数
private int iterationTimes;
//蚂蚁的数量
private int numbersOfAnt;
//蒸发率
private double rate;

ACOforTSP (String file, int iterationTimes, int numbersOfAnt, int alpha, int beta, double rate) {

//加载文件
this.initializeData(file);
//初始化参数
this.iterationTimes = iterationTimes;
//设置蚂蚁数量
this.numbersOfAnt = numbersOfAnt;
//设置权重
this.alpha = alpha;
this.beta = beta;
//设置蒸发率
this.rate = rate;
}

private void initializeData(String filename) {

//定义内部类
class City {

int no;
double x;
double y;

City(int no, double x, double y) {

this.no = no;
this.x = x;
this.y = y;
}

private double getDistance(City city) {

return sqrt(pow((x - city.x), 2) + pow((y - city.y), 2));
}
}

try {
//定义HashMap保存读取的坐标信息
HashMap<Integer, City> map = new HashMap<Integer, City>();
//读取文件
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(new File(filename)));
for (String str = reader.readLine(); str != null; str = reader.readLine()) {
//将读到的信息保存入HashMap
if (str.matches("([0-9]+)(\\s*)([0-9]+)(.?)([0-9]*)(\\s*)([0-9]+)(.?)([0-9]*)")) {

String[] data = str.split("(\\s+)");
City city = new City(Integer.parseInt(data[0]),
Double.parseDouble(data[1]),
Double.parseDouble(data[2]));

map.put(city.no, city);
}
}
//分配距离矩阵存储空间
distance = new double[map.size() + 1][map.size() + 1];
//分配距离倒数矩阵存储空间
heuristic = new double[map.size() + 1][map.size() + 1];
//分配信息素矩阵存储空间
pheromone = new double[map.size() + 1][map.size() + 1];
for (int i = 1; i < map.size() + 1; i++) {
for (int j = 1; j < map.size() + 1; j++) {
//计算城市间的距离，并存入距离矩阵
distance[i][j] = map.get(i).getDistance(map.get(j));
//计算距离倒数，并存入距离倒数矩阵
heuristic[i][j] = 1 / distance[i][j];
//初始化信息素矩阵
pheromone[i][j] = 1;
}
}

} catch (Exception exception) {

System.out.println("初始化数据失败！");
}
}

class Ant {

//已访问城市列表
private boolean[] visited;
//访问顺序表
private int[] tour;
//已访问城市的个数
private int n;
//总的距离
private double total;

Ant() {
//给访问顺序表分配空间
tour = new int[distance.length+1];
//已存入城市数量为n，刚开始为0
n = 0;
//将起始城市1,放入访问结点顺序表第一项
tour[++n] = 1;
//给已访问城市结点分配空间
visited = new boolean[distance.length];
//第一个城市为出发城市，设置为已访问
visited[tour[n]] = true;
}

private int chooseCity() {

//用来random的随机数
double m = 0;
//获得当前所在的城市号放入j,如果和j相邻的城市没有被访问，那么加入m
for (int i = 1, j = tour[n]; i < pheromone.length; i++) {

if (!visited[i]) {
m += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);
}
}

//保存随机到的数
double p = m * random();
//寻找被随机到的城市
double k = 0;
//保存找到的城市
int q = 0;
for (int i = 1, j = tour[n]; k < p; i++) {

if (!visited[i]) {

k += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);
q = i;
}
}

return q;
}

private void constructSolution () {

while (n != (distance.length-1) ) {

//选取下一个城市
int p = chooseCity();
//计算总的距离
total += distance[tour[n]][p];
//将选取到的城市放入已访问列表
tour[++n] = p;
//将选取到的城市标记为已访问
visited[p] = true;
}

//回到起点
total += distance[tour[1]][tour[n]];
//将起点加入访问顺序表的最后
tour[++n] = tour[1];
}

private void releasePheromone() {

//释放信息素的大小
double t = 1/total;
//释放信息素
for (int i=1;i<tour.length-1;i++) {

pheromone[tour[i]][tour[i+1]] += t;
pheromone[tour[i+1]][tour[i]] += t;
}
}

}

public void go() {

//保存最好的路径和路径长度
double bestTotal = Double.MAX_VALUE;
int[] bestTour = new int[distance.length+1];

//新建蚂蚁数组，用来引用所创建的蚂蚁
Ant[] ant = new Ant[numbersOfAnt];

//进行iterationTimes次迭代
while (iterationTimes != 0) {
//初始化新的一批蚂蚁（这里用构造新的蚂蚁代替重置蚂蚁状态）
for (int i=0; i<numbersOfAnt; i++) {
ant[i] = new Ant();
}

//进行一次迭代（即让所有的蚂蚁构建一条路径）
for (int i=0; i<numbersOfAnt; i++) {

ant[i].constructSolution();
//如果蚂蚁构建的路径长度比上次最好的还好，那么保存这个长度和它所走的路径
if (ant[i].total<bestTotal) {

bestTotal = ant[i].total;
System.array(ant[i].tour, 1, bestTour, 1, bestTour.length-1);
}
}

//蒸发信息素
evaporatePheromone();

//释放信息素
for (int i=0; i<numbersOfAnt; i++) {

ant[i].releasePheromone();
}

//报告本次迭代的信息
System.out.format("本次为倒数第%d次迭代,当前最优路径长度为%10.2f\n",iterationTimes,bestTotal);

//迭代总数减去1，进行下次迭代
iterationTimes--;
}

//输出最好的路径长度
System.out.format("得到的最优的路径长度为:%10.2f\n",bestTotal);
//输出最好的路径
System.out.println("最优路径如下：");
for (int i=1; i<bestTour.length; i++) {

System.out.print("→"+bestTour[i]);
}
}

private void evaporatePheromone() {

for (int i = 1; i < pheromone.length; i++)
for (int j = 1; j < pheromone.length; j++) {

pheromone[i][j] *= 1-rate;
}

}
}

B. 求带注释的蚁群算法

Sorry，没有注释！
放不下，网站上有！

下面就是实现如此复杂性的七条简单规则：
1、范围：
蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是33个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内。
2、环境：
蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界，其中有障碍物，有别的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素，一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让信息素消失。
3、觅食规则：
在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物，如果有就直接过去。否则看是否有信息素，并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多，这样，它就朝信息素多的地方走，并且每只蚂蚁多会以小概率犯错误，从而并不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找窝的规则和上面一样，只不过它对窝的信息素做出反应，而对食物信息素没反应。
4、移动规则：
每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，并且，当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去，并且，在运动的方向有一个随机的小的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈，它会记住最近刚走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在最近走过了，它就会尽量避开。
5、避障规则：
如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住，它会随机的选择另一个方向，并且有信息素指引的话，它会按照觅食的规则行为。
7、播撒信息素规则：
每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多，并随着它走远的距离，播撒的信息素越来越少。

下面的程序开始运行之后，蚂蚁们开始从窝里出动了，寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面，直到找到食物再返回窝。

其中，‘F’点表示食物，‘H’表示窝，白色块表示障碍物，‘+’就是蚂蚁了。

参数说明：
最大信息素：蚂蚁在一开始拥有的信息素总量，越大表示程序在较长一段时间能够存在信息素。信息素消减的速度：随着时间的流逝，已经存在于世界上的信息素会消减，这个数值越大，那么消减的越快。
错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率，越大则表示这个蚂蚁越有创新性。
速度半径表示蚂蚁一次能走的最大长度，也表示这个蚂蚁的感知范围。
记忆能力表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的坐标，这个值避免了蚂蚁在本地打转，停滞不前。而这个值越大那么整个系统运行速度就慢，越小则蚂蚁越容易原地转圈。

源代码如下：

ant.c

#define SPACE 0×20
#define ESC 0×1b
#define ANT_CHAR_EMPTY ‘+’
#define ANT_CHAR_FOOD 153
#define HOME_CHAR ‘H’
#define FOOD_CHAR ‘F’
#define FOOD_CHAR2 ‘f’
#define FOOD_HOME_COLOR 12
#define BLOCK_CHAR 177

#define MAX_ANT 50
#define INI_SPEED 3
#define MAXX 80
#define MAXY 23
#define MAX_FOOD 10000
#define TARGET_FOOD 200
#define MAX_SMELL 5000
#define SMELL_DROP_RATE 0.05
#define ANT_ERROR_RATE 0.02
#define ANT_EYESHOT 3
#define SMELL_GONE_SPEED 50
#define SMELL_GONE_RATE 0.05
#define TRACE_REMEMBER 50
#define MAX_BLOCK 100

#define NULL 0
#define UP 1
#define DOWN 2
#define LEFT 3
#define RIGHT 4
#define SMELL_TYPE_FOOD 0
#define SMELL_TYPE_HOME 1

#include “stdio.h”
#include “conio.h”
#include “dos.h”
#include “stdlib.h”
#include “dos.h”
#include “process.h”
#include “ctype.h”
#include “math.h”

void WorldInitial(void);
void BlockInitial(void);
void CreatBlock(void);
void SaveBlock(void);
void LoadBlock(void);
void HomeFoodInitial(void);
void AntInitial(void);
void WorldChange(void);
void AntMove(void);
void AntOneStep(void);
void DealKey(char key);
void ClearSmellDisp(void);
void DispSmell(int type);
int AntNextDir(int xxx,int yyy,int ddir);
int GetMaxSmell(int type,int xxx,int yyy,int ddir);
int IsTrace(int xxx,int yyy);
int MaxLocation(int num1,int num2,int num3);
int CanGo(int xxx,int yyy,int ddir);
int JudgeCanGo(int xxx,int yyy);
int TurnLeft(int ddir);
int TurnRight(int ddir);
int TurnBack(int ddir);

int MainTimer(void);
char WaitForKey(int secnum);
void DispPlayTime(void);
int TimeUse(void);
void HideCur(void);
void ResetCur(void);

—————
struct HomeStruct
{
int xxx,yyy;
int amount;
int TargetFood;
}home;

struct FoodStruct
{
int xxx,yyy;
int amount;
}food;

struct AntStruct
{
int xxx,yyy;
int dir;
int speed;
int SpeedTimer;
int food;
int SmellAmount[2];
int tracex[TRACE_REMEMBER];
int tracey[TRACE_REMEMBER];
int TracePtr;
int IQ;
}ant[MAX_ANT];
int AntNow;
int timer10ms;
struct time starttime,endtime;
int Smell[2][MAXX+1][MAXY+1];
int block[MAXX+1][MAXY+1];
int SmellGoneTimer;
int SmellDispFlag;
int CanFindFood;
int HardtoFindPath;

—– Main ——–
void main(void)
{
char KeyPress;
int tu;

clrscr();
HideCur();
WorldInitial();
do
{
timer10ms = MainTimer();
if(timer10ms) AntMove();
if(timer10ms) WorldChange();
tu = TimeUse();
if(tu=60&&!CanFindFood)
{
gotoxy(1,MAXY+1);
printf(“Can not find food, maybe a block world.”);
WaitForKey(10);
WorldInitial();
}
if(tu=180&&home.amount100&&!HardtoFindPath)
{
gotoxy(1,MAXY+1);
printf(“God! it is so difficult to find a path.”);
if(WaitForKey(10)==0×0d) WorldInitial();
else
{
HardtoFindPath = 1;
gotoxy(1,MAXY+1);
printf(” “);
}
}
if(home.amount=home.TargetFood)
{
gettime(&endtime);
KeyPress = WaitForKey(60);
DispPlayTime();
WaitForKey(10);
WorldInitial();
}
else if(kbhit())
{
KeyPress = getch();
DealKey(KeyPress);
}
else KeyPress = NULL;
}
while(KeyPress!=ESC);
gettime(&endtime);
DispPlayTime();
WaitForKey(10);
clrscr();
ResetCur();
}

C. 自适应蚁群算法在MATLAB中怎么实现我在网上看了些代码，不知道怎么定义函数的，求算法的具体步骤

首先确定xyz的范围，比如说xyz都是从1到10，那么
[x,y,z]=meshgrid(1:10);
这时x，y，z都是3维矩阵，因此后面无法进行乘法运算是吧。因此函数没法写。你是这个地方卡住了是吧？？？
可以这样解决：
x=x(:);y=y(:);z=z(:);这样将xyz变成向量。就可以像平时一样定义函数了。

D. 求基本蚁群算法C++代码

if (featureData[i]!=0)
{
str1.Format("%d",featureData[i]);
pDC->TextOut( nDeltaHorz*((i-pFrm->m_startPIN)+2)+20, nDeltaVert*8, str1 );
}

E. 急求蚁群算法解决 VRPTW问题的matlab代码，最好是ACS或者MMAS的！

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
%%-------------------------------------------------------------------------
%% 主要符号说明
%% C n个城市的坐标，n×2的矩阵
%% NC_max 最大迭代次数
%% m 蚂蚁个数
%% Alpha 表征信息素重要程度的参数
%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数
%% Rho 信息素蒸发系数
%% Q 信息素增加强度系数
%% R_best 各代最佳路线
%% L_best 各代最佳路线的长度
%% 运行可能要很久，需要耐心等待
%%=========================================================================

n=length(C); %n 为市个数
for i=1:n %坐标矩阵转换为距离矩阵
for j=1:n
D(i,j)=sqrt((x(i,1)-x(j,1))^2+(x(i,2)-x(j,2))^2);
end
end
for i=1:n %Eta为启发因子，这里设为距离的倒数
for j=1:n %原文作者少考虑的当D=0是MATLAB提示出错
if i~=j
Eta(i,j)=1./D(i,j);
end
end
end
for i=1:n
Eta(i,i)=0;
end
Tau=ones(n,n); %Tau为信息素矩阵
Tabu=zeros(m,n); %存储并记录路径的生成
NC=1; %迭代计数器
R_best=zeros(NC_max,n); %各代最佳路线
L_best=inf.*ones(NC_max,1); %各代最佳路线的长度
L_ave=zeros(NC_max,1); %各代路线的平均长度

while NC<=NC_max %停止条件之一：达到最大迭代次数
%%第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上
Randpos=[];
for i=1:(ceil(m/n))
Randpos=[Randpos,randperm(n)];
end
Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';

%%第三步：m只蚂蚁按概率函数选择下一座城市，完成各自的周游
for j=2:n
for i=1:m
visited=Tabu(i,1:(j-1)); %已访问的城市
J=zeros(1,(n-j+1)); %待访问的城市
P=J; %待访问城市的选择概率分布
Jc=1;
for k=1:n
if length(find(visited==k))==0
J(Jc)=k;
Jc=Jc+1;
end
end
%下面计算待选城市的概率分布
for k=1:length(J)
P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta);
end
P=P/(sum(P));
%按概率原则选取下一个城市
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：记录本次迭代最佳路线
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：输出结果
Pos=find(L_best==min(L_best));
Shortest_Route=R_best(Pos(1),:);
Shortest_Length=L_best(Pos(1));
DrawRoute(C,Shortest_Route) %调用函数绘图

F. 求教：蚁群算法选择最短路径问题

这个例子其实是当初数模比赛时用来完成碎片拼接的，但其所用到原理还是求解最短路径的原理。但这里的最短路径和数据结构中最短路径有一定的区别。在数据结构中，对于最短路径的求解常用的一般有Dijkstra算法与Floyd算法，但对于要求出一条经过所有的点的并且要求路径最短，这些算法还是有一定的局限性的。而蚁群算法则很好地满足了这些条件。话说回来，很想吐槽一下网络流传的一些蚁群算法的例子，当初学习这个时候，身边也没有相关的书籍，只好到网上找例子。网上关于这个算法源代码的常见的有2个版本，都是出自博客，但是在例子都代码是不完整的，缺失了一部分，但就是这样的例子，居然流传甚广，我很好奇那些转载这些源码的人是否真的有去学习过这些，去调试过。当然，我下面的例子也是无法直接编译通过的，因为涉及到图像读取处理等方面的东西，所以就只贴算法代码部分。但是对于这个问题蚁群算法有一个比较大的缺点，就是收敛很慢，不过对于数量小的路径，效果还是很好的。function bestqueue =aco1(nt,nc_max,m ,st, sd ,Alpha ,Beta ,Rho ,Q,gethead,getend)%参数解释：%nt 路径所经过的点的个数；%nc_max 迭代的次数；%m 蚂蚁的个数；%st 起点序号；%sd 终点序号；%Alpha 信息素系数；�ta 启发因子系数；%Rho 蒸发系数；% Q 信息量；%gethead getend 是用来求距离矩阵的，可根据实际情况修改
% nt = 209;%碎片个数full = zeros(nt,nt);tic;%初始化距离矩阵for i =1:nt for t = 1:nt if i ~= t full(i,t) = sum(abs(getend(:,i) - gethead(:,t))); else full(i,t) = inf; end endend% a =full(156,187)eta = 1./full;%启发因子，取距离的倒数% eta% e = eta(4,2)tau = ones(nt,nt);%信息素矩阵% tabu = zeros(nt,nt);%禁忌矩阵，取蚂蚁数量和碎片数量一致，以减少迭代次数nc =1;%初始化迭代次数;rbest=zeros(nc_max,nt);%各代最佳路线rbest(:,1) = (linspace(st,st,nc_max))';rbest(:,nt) =(linspace(sd,sd,nc_max))'; lbest=zeros(nc_max,1);%各代最佳路线的长度pathlen = 0;%临时记录每代最佳路线长度stime = 1;%记录代数进度for i = 1:nc_max % 代数循环 delta_tau=zeros(nt,nt);%初始化改变量 stime for t = 1:m % 对蚂蚁群体的循环， tabu=zeros(1,nt);%禁忌向量，标记已访问的碎片，初试值设为0，访问之后则变为1; viseted = zeros(1,nt);%记录已访问的元素的位置 tabu(st) = 1;%st为起点，在此表示为碎片矩阵的编号，因为已经将蚁群放在起点，故也应将禁忌向量和位置向量的状态进行修改 tabu(sd) =1;%同上 visited(nt) = sd ;%同上； visited(1) = st;%同上； ht = 0; for r = 2:nt-1 %记录了还没访问的图片编号 vp = 1;%visited指示量 pp = [];%置空的概率向量 jc = 0; %获取尚未访问的位置的向量。 wv = zeros( nt -2 - ht ); for k =1 : nt if tabu(k) == 0 jc = jc +1; wv(jc) = k; end end% a =(tau(visited(end),ju(3))^Alpha)*(eta(visited(end),ju(3))^Beta)% visited(end) %计算选择的概率 for k=1:length(wv) pp(k)=(tau(visited(vp),wv(k))^Alpha)*(eta(visited(vp),wv(k))^Beta);%下一张碎片的选择概率计算，p =（信息素^信息素系数）*（启发因子^启发因子系数） end pp=pp./(sum(pp));%归一化 pcum =cumsum(pp); psl = find(pcum >= rand);%轮盘赌法 to_visit= wv(psl(1)) ;%完成选点 tabu(to_visit) =1; visited(r) = to_visit; ht =ht +1;%已访问碎片个数变化 vp =vp+1; end %路径变化信息 %对单个蚂蚁的路径进行统计 sum1 =0; for pr = 1:nt -1 x = visited(pr); y = visited(pr+1) ; sum1 =sum1 + full(x,y); end% vcell{t} =visited;%元胞记录每个蚂蚁的路径，即碎片顺序;% msum(t) = sum1; %信息素变化； for ww=1:(nt-1) delta_tau(visited(ww),visited(ww+1))=delta_tau(visited(ww),visited(ww+1)) + Q/sum1; end% delta_tau(visited(end),visited(1))=delta_tau(visited(end),visited(1))+Q/(sum1/100);% if t == m & i == nc_max % bestqueue = visited% end if t == m bestqueue = visited end end tau=(1-Rho).*tau+delta_tau; %完成信息素的更新，找出现有的最新的最佳路径,即信息素最多的路径； stime =stime +1;end toc;

G. 想问一下，蚁群算法如何优化神经网络，最好能给一个matlap程序

蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。

程序已经上传到附件，手机看不到附件请用电脑下载。可以告诉你，这个程序内部有错，但是参考价值依然很大，因为大部分代码可以重用。

我搞过蚁群算法，其实这个算法非常吃参数，如果参数不协调，效果很差。建议你换种算法。