谁有蚁群算法的仿真工具

落小墨

谁有蚁群算法的仿真工具啊，有的麻烦给我发一个，邮箱是2298493204@qq.com不胜感激。
4 w$ p& k5 F) ~3 r% I. u; m3 _

madio

仿真工具还真没有，我觉得需要看看具体用在哪些方向，可以具体找代码！下面是一个TSP问题的代码

1. %    the procedure of ant colony algorithm for VRP
   8 s' B* H- k\" q7 \0 H- x
2. %
   ! B/ n1 i# J) B( Q\" w4 s& p
3. %    %    %    %    %    %    %    %    %    %    % : b8 `& |8 T( [9 ^3 G) p
   
4. ' u\" E5 m9 V/ @% O& ?' E, D; K
   
5. %initialize the parameters of ant colony algorithms
   7 S! m! Z. d. _- O- F; x# p
6. load data.txt;
   ) H* W' j, N; p) T/ E1 ]7 S- }
7. d=data(:,2:3); , d+ ?' a6 x; g) L) }
   
8. g=data(:,4);
   5 V6 c- ^4 Z0 [0 C5 l
9. m=31; % 蚂蚁数
   & c- o( V5 b# q5 r0 f# F5 A! r
10. alpha=1; ; n6 r. b& P, E' e  i' j/ ~  O
    
11. belta=4;% 决定tao和miu重要性的参数
    & a* ?1 ]# W. ?: f' `9 L6 G
12. lmda=0;
    - X2 F7 @3 [, f* X1 d. n\" i
13. rou=0.9;　%衰减系数 7 E5 F! t/ F* ^! w- @% @8 k  i
    
14. q0=0.95; 4 s; S6 @' Y  b9 {2 |8 W
    
15. % 概率
    ( }6 d; r) S% ~: \\" a
16. tao0=1/(31*841.04);%初始信息素 7 G2 X: p7 g: R\" [# x2 ^
    
17. Q=1;%　蚂蚁循环一周所释放的信息素 / W7 ~2 f; Y5 E
    
18. defined_phrm=15.0;   % initial pheromone level value  
    * h4 a, X7 V6 C! r/ `- q& c! J
19. QV=100;  % 车辆容量
    . w+ `9 n8 x. w' ]! [
20. vehicle_best=round(sum(g)/QV)+1;　%所完成任务所需的最少车数
    0 u2 ?2 B8 o& z3 y( g
21. V=40; 6 Q- d0 h  e5 p
    
22. % 计算两点的距离  / R6 N) ?( [; |) @! V- q1 x( ?# Z
    
23. for i=1:32;
    7 S# u) g  a8 ^$ s% q
24.     for j=1:32; - R' Z2 I, g0 J2 t# r0 \
    
25.        dist(i,j)=sqrt((d(i,1)-d(j,1))^2+(d(i,2)-d(j,2))^2); 8 h, H3 m% N; w! Q/ V1 A
    
26.     end; 0 f2 n4 Q( a9 K$ C
    
27. end; : h5 G  t; c- \6 {0 X
    
28. %给tao miu赋初值 : |: _3 u; J3 ^
    
29. for i=1:32;
      C8 W9 q! f' G* v' r
30.        for j=1:32;
    4 \* ?- J% V0 r
31.            if i~=j;
    : R+ z# Y2 @3 X, ?4 |9 H, ~
32.                %s(i,j)=dist(i,1)+dist(1,j)-dist(i,j);
    4 d2 a1 }5 ^, h* f$ V& b& v- X
33.                tao(i,j)=defined_phrm; 1 o\" H  D5 h3 N% y1 @/ x5 L- |6 q! G/ Q
    
34.                miu(i,j)=1/dist(i,j);  
    / f0 W& |$ J8 R6 i! F\" N
35.            end;                   $ r/ v% B1 `% g* P
    
36.        end; . Y+ |& i, }' P% H8 L2 w8 n9 v
    
37. end;
    & A6 C0 `; l  e; U+ M
38. 
    0 K3 b2 h  r+ R+ M
39. for k=1:32;
    6 I0 O/ Q% _0 z' [
40.      for k=1:32; 9 q# Z9 t# x; u3 ]8 i1 Z% m
    
41.          deltao(i,j)=0;
    4 c( d4 G* }$ \0 g, v
42.      end;
    + @4 B' v/ ], r8 K8 j0 R) P
43. end;             / O* Y/ ^9 `0 T- Z3 m
    
44. best_cost=10000;        
    1 ^\" o1 `1 y( r3 p  u( Z
45. for n_gen=1:50;
    ; N8 n2 C$ H\" W8 i4 d8 g
46.    print_head(n_gen);  ) X; `' \; m. c# L9 o3 q
    
47.   for i=1:m; 0 ?: L/ _: l/ K% v2 ~$ S
    
48.      %best_solution=[]; 6 J4 B% O; `+ Y
    
49.      print_head2(i); / Y- K- h! _) c. y- F+ ?4 `1 |
    
50.      sumload=0; * l% g2 H. p2 H2 T& p
    
51.      cur_pos(i)=1;
    8 f3 ?: u' b) V2 p
52.      rn=randperm(32); $ S0 s\" ?+ ]\" ]) t3 Y0 u
    
53.      n=1; 9 [6 J\" k5 k2 n* A* W; \
    
54.      nn=1;
    2 O/ F1 X/ U( `6 d+ j! [
55.      part_sol(nn)=1; / h  M: T7 c1 T1 L# a
    
56.      %cost(n_gen,i)=0.0; , Z\" M2 W# u: N. d4 T' T1 p4 W
    
57.      n_sol=0;   % 由蚂蚁产生的路径数量
    0 `* g5 D+ I6 H1 y5 A+ N
58.      M_vehicle=500;
    8 s. [7 g6 _. a% G* N3 J4 O
59.      t=0;  %最佳路径数组的元素数为0 4 H# @: ?( M* h* n/ l: {+ \, l
    
60.            2 e) j/ l/ U! r! V
    
61.      while sumload<=QV;
    ) ?0 S% j' W0 f6 }) K
62.                 % t8 D! u8 A, A( j! T( f
    
63.         for k=1:length(rn);
      H: O! ]4 W3 j. R0 f' v! N) @
64.             if sumload+g(rn(k))<=QV;
    - f( j+ N' z/ {6 ]+ R: g5 n& c+ P( X
65.                 gama(cur_pos(i),rn(k))=(sumload+g(rn(k)))/QV; 2 z\" Z$ n/ q  J2 [) n  \, E1 M3 \( ]
    
66.                 A(n)=rn(k);
    4 G1 t$ C$ S\" e
67.                 n=n+1; 4 F2 ?+ ?! S  ?
    
68.             end;
    $ q0 u3 P$ D7 s! A, ^
69.         end; & V6 }+ B: z4 o% {1 E1 Y* O. U
    
70.        fid=fopen('out_customer.txt','a+');
    7 }5 K3 C  ]' q- a2 g, a
71.         fprintf(fid,'%s  %i\t','the current position is:',cur_pos(i));   5 g/ S2 j, h; b, ?
    
72.         fprintf(fid,'\n%s','the possible customer set is:')
      g: z' u2 H; a6 ?0 D% V& v
73.         fprintf(fid,'\t%i\n',A); 6 D% x4 a\" ?+ i6 p4 d# }6 l
    
74.         fprintf(fid,'------------------------------\n'); , i6 V$ Q/ s/ o& p\" G  k5 e2 I
    
75.         fclose(fid);
      ~$ t: r( T) J! r& n
76.              p=compute_prob(A,cur_pos(i),tao,miu,alpha,belta,gama,lmda,i);
    0 A. g$ P; e5 }) {
77.         maxp=1e-8;
    1 n* F+ q9 l, Z
78.         na=length(A); 8 ]2 D8 Z$ }2 P
    
79.         for j=1:na; ! p& O  g# ^  f9 M' W3 P
    
80.                if p(j)>maxp
    9 Y\" i  t4 ~7 u) Y1 H/ f
81.                    maxp=p(j); & ?2 h# I1 B# z/ L; T
    
82.                    index_max=j; - e* Y* I; |! W1 B' b7 i
    
83.                end; - K8 X! j* z; S
    
84.         end;
    0 H' J7 m. _6 B
85.             
    ) Z1 `* s8 e  a8 x/ p- V/ ?
86.         old_pos=cur_pos(i); 7 {  V* G' y$ O2 G. s8 o
    
87.         if rand(1)<q0
    + e7 S- H( K) O% [$ o
88.             cur_pos(i)=A(index_max); : h) N* V+ X. j
    
89.         else  % M3 b' P$ G2 a% n4 M: C
    
90.             krnd=randperm(na);
    \" p; o, }\" v0 n. X7 X* [
91.             cur_pos(i)=A(krnd(1));        9 e\" B* B! V6 `3 ^& X
    
92.             bbb=[old_pos cur_pos(i)]; 7 r. u8 Y* o5 q8 W
    
93.             ccc=[1 1];
    + E* B3 p  s. C6 q) `3 U
94.             if bbb==ccc; ) O2 S: S2 O. ^* o6 p: A. L0 j
    
95.                 cur_pos(i)=A(krnd(2));  
    / b& i9 U! N$ g2 M5 E$ @
96.             end;
    : S2 T2 d% I( r5 J0 m, I
97.         end; ! Q/ e3 D# S( O2 b4 Z( Q; O/ Q
    
98.          
    : @! j- z0 F1 @9 h
99.         tao(old_pos,cur_pos(i))=taolocalupdate(tao(old_pos,cur_pos(i)),rou,tao0);%对所经弧进行局部更新 ; m0 y) P. a2 Y5 N# ]
    
100.          
     9 Z# t3 {0 s9 }2 r+ h) }
101.         sumload=sumload+g(cur_pos(i)); 8 V7 `3 k; K3 j6 T! ]4 Z
     
102. * G% [4 \% W* L. A3 g3 ^3 _
     
103.         nn=nn+1;
     3 \. I: V+ s3 D6 }$ f
104.         part_sol(nn)=cur_pos(i); . c8 I. D( `/ e! j( ^6 S, Z
     
105.         temp_load=sumload;
     * M3 W. g9 Y! w+ c: Q9 A+ @- ^
106.                             $ B* k3 }' p: p& F3 s8 F9 `
     
107.         if cur_pos(i)~=1; 3 V& P: M# V: N5 L4 k# B5 c& s$ }
     
108.             rn=setdiff(rn,cur_pos(i)); 9 H) |1 H3 a  I; c9 p
     
109.             n=1; * r% O% H3 T: q2 q
     
110.             A=[];
     0 u( b$ t& f7 H1 ~
111.         end;
     % x  a/ u7 ~9 R) i9 y& M
112.          
     2 r7 b. q6 \0 G/ [\" a( z
113.         if cur_pos(i)==1;  % 如果当前点为车场,将当前路径中的已访问用户去掉后,开始产生新路径 0 `# p& u& \9 ?0 X3 b! {# ^
     
114.            if setdiff(part_sol,1)~=[]; - p5 }4 i/ |3 K- r; O$ T# i- ]( k
     
115.                 n_sol=n_sol+1;  % 表示产生的路径数,n_sol=1,2,3,..5,6...,超过5条对其费用加上车辆的派遣费用
     \" r9 f  L. e! }, ^1 F
116.                 fid=fopen('out_solution.txt','a+');
     9 }- O' I; A! |* g/ N
117.                 fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'条路径是:');
     % V+ H6 ^+ J. ^# P+ {- u  t$ h, B! v
118.                 fprintf(fid,'%i  ',part_sol); / L. R+ P6 O8 y, ]8 r3 O+ g: m
     
119.                 fprintf(fid,'\n'); & D- [% A9 ]2 T& S5 x
     
120.                 fprintf(fid,'%s','当前的用户需求量是:'); # S2 @/ a0 P6 {% |$ G8 x
     
121.                 fprintf(fid,'%i\n',temp_load);
     % y; z% i. W) i8 j7 g\" G9 p
122.                 fprintf(fid,'------------------------------\n'); 5 Q# n1 L% W# d; m8 H7 N$ `, o
     
123.                 fclose(fid);        7 ~! S7 b; u2 ]6 Y; A\" a
     
124.                  
     5 f2 x6 |' x: ^\" u$ {1 r) \
125.                 % 对所得路径进行路径内3-opt优化
     8 K0 E# J- }  j: o; g
126.                 final_sol=exchange(part_sol); 7 G  I! Y7 l% f4 ?% P/ @
     
127.                               
     % P; J/ h* t- [9 i8 c' I
128.                 for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组
     % `6 Y9 v5 l: S# s3 W
129.                     temp(t+nt)=final_sol(nt); ! U! P# f& u  ~# Y
     
130.                 end;
     ! ?% v! {$ y2 x
131.                 t=t+length(final_sol)-1; 4 p4 ?' B0 i3 \+ {( d
     
132.                  
       g. t3 F5 I$ I* H; P6 L
133.                 sumload=0; * J+ w2 X8 I, Y* a, @. d/ t
     
134.                 final_sol=setdiff(final_sol,1);
     2 H0 K/ W& q  i: q' A
135.                 rn=setdiff(rn,final_sol); ! Z  x) |/ W5 p! X3 ^/ {3 W
     
136.                 part_sol=[]; / n# K/ n; H+ H$ h4 s! P
     
137.                 final_sol=[]; * J\" }: E4 U\" S' p) T
     
138.                 nn=1; 6 y3 f1 E- c4 a( u5 k' }6 B1 H
     
139.                 part_sol(nn)=cur_pos(i); - e1 E' E& s9 U& T
     
140.                 A=[];
     . S' n5 f. e( v! \* {
141.                 n=1;
     / F6 P2 r/ _9 M' J- n
142.                  
     8 s+ c5 [2 y- q/ G6 v; H8 a! U
143.             end;   
     % w$ b. O5 I8 E
144.         end; ; S; R% J9 j/ U( T
     
145.                  4 O; F, ]) G: e\" Y7 G  S
     
146.         if setdiff(rn,1)==[];% 产生最后一条终点不为1的路径 9 s7 ^& R8 L0 ?* ]$ d- o  g# R
     
147.             n_sol=n_sol+1; : ?# u. v) y# a( K/ D. _
     
148.             nl=length(part_sol);
     $ t+ E7 G3 k2 [0 Q' \- C3 u
149.             part_sol(nl+1)=1;%将路径的最后1位补1 6 `* w. A; m( [* N+ T- t$ [
     
150.             
     / U. W5 E\" }) O! h- H. R8 j
151.             % 对所得路径进行路径内3-opt优化 9 i: _( B1 R' [! f0 ~4 _\" K
     
152.             final_sol=exchange(part_sol);            % y9 H( t6 X2 s
     
153.             , i% p+ v0 f! c+ L) r2 f1 |+ \$ _
     
154.             for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组 , l. K2 {8 ]' S% h* b  r
     
155.                 temp(t+nt)=final_sol(nt);                 
     $ S! K' ^) K. s% d/ T
156.             end; ; d$ C% @' W. s- c7 S\" F% ^
     
157.              8 Z& N& e' E  X! y2 }3 z
     
158.             cost(n_gen,i)=cost_sol(temp,dist)+M_vehicle*(n_sol-vehicle_best);   %计算由蚂蚁i产生的路径总长度 + [& }: ^0 ]/ k. i
     
159.              # y' a1 H$ M: X& Y, P& h
     
160.             for ki=1:length(temp)-1;
     0 J3 T. J+ U* j; W! D2 t+ |& d& P8 l
161.                 deltao(temp(ki),temp(ki+1))=deltao(temp(ki),temp(ki+1))+Q/cost(n_gen,i); . q' ~3 X% E: D: t7 v9 V
     
162.             end;  . n0 ~3 M$ H* _* W7 L# }; h
     
163.             
     2 [& m+ q# H! h8 |* s% M& B
164.             if cost(n_gen,i)<best_cost;
     & h8 v' c7 m6 ~) V\" @% h
165.                 best_cost=cost(n_gen,i); ; h- L8 o7 j' Q' G\" q
     
166.                 old_cost=best_cost;
     # }0 z' L5 L9 l1 f: [% {* g# Y/ L
167.                 best_gen=n_gen;  % 产生最小费用的代数
     3 h/ l+ ~: r. w\" N* I7 l
168.                 best_ant=i; %产生最小费用的蚂蚁 1 S5 j7 U0 q: C4 R
     
169.                 best_solution=temp; ' K# t5 G/ J# d$ a. r% |
     
170.             end; 8 H4 k: s2 d, o; b3 N: z
     
171.                                    
     $ p1 P$ }7 M9 B# g\" c
172.             if i==m;　　%如果所有蚂蚁均完成一次循环，，则用最佳费用所对应的路径对弧进行整体更新
     \" k6 R% `\" K+ s1 j- L' ]2 _8 h: z
173.                 for ii=1:32; 3 U2 |2 M- b9 y5 G4 P
     
174.                     for jj=1:32;
       k- J$ z$ @  v* w6 n( S4 x* f
175.                         tao(ii,jj)=(1-rou)*tao(ii,jj);
     , G3 n; I' Z7 e& c% a( S
176.                     end;
     ! d0 e2 [$ z/ n: U' c0 D3 ^2 D
177.                 end; + e; z/ b& ~2 Z# ]4 ~, [8 d% m
     
178.                  $ ]7 [- `# L' Q/ H# e
     
179.                 for kk=1:length(best_solution)-1; 9 L( ~& I! G) k+ f# [* V6 R  w
     
180.                     tao(best_solution(kk),best_solution(kk+1))=tao(best_solution(kk),best_solution(kk+1))+deltao(best_solution(kk),best_solution(kk+1));
     + C4 M1 h+ W/ f# H$ }
181.                 end;  7 l) H8 h6 m5 l- K
     
182.             end;      
     ; }/ k9 t  \1 {  s# _4 T
183.                        ( O4 u& x( P, g9 l
     
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落小墨

madio 发表于 2014-8-6 10:39
) H: T- j6 J5 L. W! w仿真工具还真没有，我觉得需要看看具体用在哪些方向，可以具体找代码！下面是一个TSP问题的代码

$ a! j, X8 V( z9 l, d8 w) p谢谢你的回答，看来你是高手啊，我正在写“基于蚁群算法的车辆路径优化问题”的毕业论文，希望你多多指点啊