最大最小蚁群算法

❺ 蚁群算法信息素初始化怎么选择大小

主要是根据经验值来设置，经验值来源于N多相关问题中的科研人员的实验数据。
通过试错法求出，根据实验结果的优劣做出选择。

❻ 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();
}

❼ 蚁群算法的执行结果一定收敛与全局最优解吗

什么是启发式算法转自：p://blog.csdn.net/aris_zzy/archive/2006/05/27/757156.aspx引言：解决实际的问题，要建模型，在求解。求解要选择算法，只有我们对各种算法的优缺点都很熟悉后才能根据实际问题选出有效的算法。但是对各种算法都了如指掌是不现实的，但多知道一些，会使你的选择集更大，找出最好算法的概率越大。现在研一，要开题了些点文献综述，愿与大家分享。大自然是神奇的，它造就了很多巧妙的手段和运行机制。受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（Heuristic Algorithm）。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律，也有来自人类积累的工作经验。启发式算法的发展：启发式算法的计算量都比较大，所以启发式算法伴随着计算机技术的发展，取得了巨大的成就。40年代：由于实际需要，提出了启发式算法（快速有效）。50年代：逐步繁荣，其中 贪婪算法和局部搜索 等到人们的关注。60年代: 反思，发现以前提出的启发式算法速度很快，但是解得质量不能保证，而且对大规 模的问题仍然无能为力（收敛速度慢）。启发式算法的不足和如何解决方法：（水平有限 仅仅提出6点）启发式算法目前缺乏统一、完整的理论体系。很难解决！ 启发式算法的提出就是根据经验提出，没有什么坚实的理论基础。由于NP理论，启发式算法就解得全局最优性无法保证。等NP？=P有结果了再说吧，不知道这个世纪能不能行。各种启发式算法都有个自优点如何，完美结合。如果你没有实际经验，你就别去干这个，相结合就要做大量尝试，或许会有意外的收获。启发式算法中的参数对算法的效果起着至关重要的作用，如何有效设置参数。还是那句话，这是经验活但还要悟性，只有try again………..启发算法缺乏有效的迭代停止条件。还是经验，迭代次数100不行，就200，还不行就1000…………还不行估计就是算法有问题，或者你把它用错地方了………..启发式算法收敛速度的研究等。你会发现，没有完美的东西，要快你就要付出代价，就是越快你得到的解也就远差。其中（４）集中反映了超启发式算法的克服局部最优的能力。虽然人们研究对启发式算法的研究将近５０年，但它还有很多不足：1.启发式算法目前缺乏统一、完整的理论体系。2.由于NP理论，各种启发式算法都不可避免的遭遇到局部最优的问题，如何判断3.各种启发式算法都有个自优点如何，完美结合。4.启发式算法中的参数对算法的效果起着至关重要的作用，如何有效设置参数。5.启发算法缺乏有效的迭代停止条件。6.启发式算法收敛速度的研究等。70年代：计算复杂性理论的提出，NP问题。许多实际问题不可能在合理的时间范围内找到全局最优解。发现贪婪算法和局部搜索算法速度快，但解不好的原因主要是他们只是在局部的区域内找解，等到的解没有全局最优性。 由此必须引入新的搜索机制和策略……….. Holland的遗传算法出现了（Genetic Algorithm）再次引发了人们研究启发式算法的 兴趣。80年代以后： 模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm），人工神经网络（Artificial Neural Network），禁忌搜索（Tabu Search）相继出现。 最近比较热或刚热过去的：演化算法（Evolutionary Algorithm）, 蚁群算法（Ant Algorithms）， 拟人拟物算法，量子算法等。各个算法的思想这就不再详细给出（以后会给出一些，关注我的blog） ，为什么要引出启发式算法，因为NP问题，一般的经典算法是无法求解，或求解时间过长，我们无法接受。这里要说明的是：启发式算法得到的解只是近似最优解（近似到什么程度，只有根据具体问题才能给出）. 二十一世纪的最大的数学难题NP？=P，如果NP=P启发式算法就不在有存在的意义。 优胜劣汰是大自然的普遍规律，它主要通过选择和变异来实现。选择是优化的基本思想，变异（多样化）是随机搜索或非确定搜索的基本思想。“优胜劣汰”是算法搜索的核心，根据“优胜劣汰”策略的不同，可以获得不

❽ 蚁群算法QoS组播路由问题求助

1.."优先权"和"IP优先"的关系是什么?
优先权"和"IP优先"都是QOS的控制过程。
对同一流中的不同数据包发送处理的过程简单来讲

情况一
在设备能够完全轻松的处理数据包是
QOS的功能并不明显
情况二
在设备不能线型处理时
QOS开始发挥作用IP优先级，在队列里把数据包分为0，1，2，3.。个级别
进行优先处理7为最高
情况三
在情况二无法应对的时候
在不能入站（进入队列）就存在抖动缓冲区里，缓冲区满了，丢弃包
这里还没有用到“优先级”
优先级发挥作用是用在语音等低延迟的数据包中。
比如说网络MP3试听。。语音包对网络的要求很高。。在听MP3是经常会有
缓冲0%的时候，这是就用到优先级，发生这一情况的原因是抖动缓冲区中的
为空也就是没有。只能等待数据进入空的缓冲区里，优先级高的先进。

2.IP服务类型里,"最大可靠性","最大吞吐量","最小延迟"
Tos这个服务说实话，已经过时了，大多应用程序不支持。建议配置正常服务就好了。
Tos是一般针对网络控制服务来说的，像telnet ftp,icmp,dns,snmp来讲的
因为比如telnet要求最低延迟，因为它是传输数量少的交换数据
ftp要求最大吞吐量，因为传输大量的数据，snmp要求最大可靠性

3.最后一行802.1p的优先权又是指什么?
传统地讲，802.1p优先级（也叫Cos）是针对交换机的，ip优先级针对路由器的。想一些功能高的交换机支持

802.1p优先级也支持IP优先。
拓扑图有交换机 路由器就都配置。

4.要保证qq和msn语音视频聊天的通畅,目标地址或端口应该怎么设?
只是理论，
拓扑图不知道。。。目的端口就是要进行标记的设备（），把数据包进行标记
转发数据后，其他的设备实行QOS机制就可以了。、
vpn好弄 隧道两头就可以。。现在不好说
端口qq msn都有固定的端口号。。细节PASS

5.要设置bt,迅雷,电驴的优先级为最低,该怎么设置.
ip优先级0 802.1q 0 tos 正常 优先级低

❾ 我想问用MATLAB基本蚁群算法求解TSP问题为什么和用LINGO求TSP得出的结果那么大，

如果不限制城市数量，需要找到自适应的算法参数。
如果可以找到自适应算法参数的情况下，或者说能得到与城市数量相关的参数设置函数，不限定城市数量应该也是可以的。

❿ 蚁群算法中转移概率是怎么用的.不同的蚂蚁为什么会选择不同的路径

因为不同路径的信息素和启发信息不同，所以向每条路径转移的概率也不同；
具体实现可以运用轮盘赌选择，转移概率越大的路径就会有更多的蚂蚁选择.。
Prime 算法和 Kruskal 算法都是用来求加权连通简单图中权和最小的支撑树（即最小树）的，Prime算法的时间复杂度为O(n^2) （n 为顶点数），Kruskal 算法的时间复杂度为 O(eln(e)) （e为边数），这两种算法都是多项式时间算法，也就是说，最小树问题已经有了有效算法去求解，属于P问题。
Dijkstra 算法求解的是加权连通简单图中一个顶点到其它每个顶点的具有最小权和的有向路，最简单版本的时间复杂度是O(n^2)，也是多项式时间算法。
而蚁群算法是一种近似算法，它不是用来解决已存在精确有效算法的问题的，而是用来解决至今没有找到精确的有效算法的问题的，比如旅行商问题（TSP）。
旅行商问题也可以说是求“最短路径”，但它是求一个完全图的最小哈密顿圈，这个问题至今未找到多项式时间算法，属于NPC问题，也就是说，当问题规模稍大一点，现有的精确算法的运算量就会急剧增加。
文中的某些观点引自知乎大神余幸恩，感谢帮忙！~