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。
+ A+ Y0 d0 T+ f! C- A4 j. V

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
   ( A) ]+ Z3 W/ z3 z2 K# _
2. % 0 k9 @- w' E8 z; k  `8 x\" I8 w
   
3. %    %    %    %    %    %    %    %    %    %    %
   # v0 w+ z# ^! E3 H
4. ' d2 i, m% c0 f* Z( d) d2 M
   
5. %initialize the parameters of ant colony algorithms
   ! I) p$ T- _* E& t5 D
6. load data.txt;
   7 y+ v& H% B- @$ G
7. d=data(:,2:3);
   . i% y( H  ~( w$ P' _$ O9 k/ J
8. g=data(:,4); ! E, E& |1 O* `, b6 G6 P
   
9. m=31; % 蚂蚁数
   , k/ E5 O3 f6 t1 o3 X
10. alpha=1; 8 u+ V  f* W. w+ y8 ]# g* I
    
11. belta=4;% 决定tao和miu重要性的参数
    * V5 S5 `; r* r
12. lmda=0;
    4 V/ E3 N7 H& l+ u8 L# z
13. rou=0.9;　%衰减系数
    * s1 _7 p7 C  {  ]0 w2 p' S
14. q0=0.95; + @3 n4 |1 y* j
    
15. % 概率 , b  H5 q5 a( N! h0 R, T\" _
    
16. tao0=1/(31*841.04);%初始信息素 # `% ~0 `9 U4 }9 u& x/ o/ V$ w
    
17. Q=1;%　蚂蚁循环一周所释放的信息素 9 c% Q8 A' c( }* m' b
    
18. defined_phrm=15.0;   % initial pheromone level value  
    ; N# e* J* |0 t! R- g
19. QV=100;  % 车辆容量
    3 J- H8 d$ l7 q8 H: y0 w0 k8 M
20. vehicle_best=round(sum(g)/QV)+1;　%所完成任务所需的最少车数 ( b/ X$ Z* j. V4 N3 H0 Z, c( ]
    
21. V=40;
    8 @- m& c% w8 D3 l) L7 B% M: u
22. % 计算两点的距离  * O; {! @) \. i% l
    
23. for i=1:32;
    , I' f+ U# ]\" }5 R
24.     for j=1:32; 2 g6 C6 R! @4 }& s. J8 `+ A
    
25.        dist(i,j)=sqrt((d(i,1)-d(j,1))^2+(d(i,2)-d(j,2))^2);
    # `\" d* N3 R1 }& e\" D7 O- M
26.     end;
    6 ?9 w8 `* {9 d9 H( \
27. end;
    ( w' Y! h- y' n9 k0 V& c; F% S5 C2 }
28. %给tao miu赋初值
    . C& j( i7 Z2 A, H! d\" z
29. for i=1:32; . u3 |4 ?5 s5 r2 l0 M+ w\" J& M. _) z. D
    
30.        for j=1:32;
    7 p9 q\" ]/ m/ v8 ^+ n$ \
31.            if i~=j;
    # o7 o# K# G6 I4 E
32.                %s(i,j)=dist(i,1)+dist(1,j)-dist(i,j); 2 V7 Q0 d* ?) N; t, |* m3 }3 G
    
33.                tao(i,j)=defined_phrm; 4 y( c& X5 `. R! B6 T
    
34.                miu(i,j)=1/dist(i,j);  ! ?. X) e2 F8 Y
    
35.            end;                   7 L( a. e+ ?1 w( O\" p
    
36.        end;
    + p% C9 }4 m5 W( O5 k
37. end; # s3 T& u6 g: g; a$ ?
    
38. 2 J8 j6 k+ x  \' o/ [. H( P' o& Q
    
39. for k=1:32;
    6 c9 u5 h/ g# i
40.      for k=1:32;
    , C/ ?' v( E& M- q3 N: ^9 q+ N
41.          deltao(i,j)=0;
    # u: k& j: `' J. p4 c
42.      end;
    6 J; ]0 |6 G' J
43. end;            
    . K( t/ Q; c4 d! U- ]. Q0 Q
44. best_cost=10000;        : D1 f, l' O9 E1 ?- q2 k; U
    
45. for n_gen=1:50; 2 {% j, g- h$ ^0 o# S4 J! ~
    
46.    print_head(n_gen);  
    8 k( y/ _- R\" {/ X  n2 u
47.   for i=1:m;
    + d. l! ]) j$ l) g; n$ E( J
48.      %best_solution=[];
    ' ]0 I' z- V/ j) P1 @
49.      print_head2(i);
    0 E2 u( ~( n2 D6 g\" y
50.      sumload=0; 2 [3 r( I: N# {! l& V9 J& J* G+ n$ p
    
51.      cur_pos(i)=1; ( R3 @\" o1 d2 \
    
52.      rn=randperm(32);
      |* X# n& z9 I- y- X
53.      n=1; ( p* h0 ^( n- n  z7 j: I5 R1 f
    
54.      nn=1;
    # C4 }! ]0 Z. N$ m: G, [
55.      part_sol(nn)=1; ; R1 P0 T2 L* S! n- ?  b
    
56.      %cost(n_gen,i)=0.0; # v+ w( Z7 B0 P0 U$ Y
    
57.      n_sol=0;   % 由蚂蚁产生的路径数量 ; h\" ^. h! u1 G9 p! F, T; p
    
58.      M_vehicle=500;
    ' N1 Y* m( c) Q
59.      t=0;  %最佳路径数组的元素数为0
    & {* s/ v  C) n, a% C
60.            + B. h6 {* b' |/ r2 [
    
61.      while sumload<=QV; - c4 `, A' {8 l0 i
    
62.                 , [1 {1 U  {7 h6 E; v
    
63.         for k=1:length(rn); , C8 i\" d; k+ l\" h7 B9 f5 w
    
64.             if sumload+g(rn(k))<=QV;
    : K0 t8 O% h( S4 i3 _
65.                 gama(cur_pos(i),rn(k))=(sumload+g(rn(k)))/QV; : Z* m- P! o5 f$ m& Z
    
66.                 A(n)=rn(k); 2 P( g! `+ S) g4 J- [
    
67.                 n=n+1;
    5 a) `) e5 ?/ X, K( _2 \
68.             end; , |: Q: ]3 X) ]2 y
    
69.         end; ( ]% j8 w\" O4 a6 u
    
70.        fid=fopen('out_customer.txt','a+'); ' ~; r/ `6 w8 ~2 S& ]# d- ]
    
71.         fprintf(fid,'%s  %i\t','the current position is:',cur_pos(i));   
    - u\" B5 x$ L; B% V+ B7 Z
72.         fprintf(fid,'\n%s','the possible customer set is:')
    3 M- w, @8 o6 H. p( v  c2 W
73.         fprintf(fid,'\t%i\n',A);
    - g& d+ u; i2 |\" G- I6 `
74.         fprintf(fid,'------------------------------\n');
    % _) b! B& b/ n3 t& I. N' C
75.         fclose(fid); . A- x$ U- Q% D
    
76.              p=compute_prob(A,cur_pos(i),tao,miu,alpha,belta,gama,lmda,i); 6 v6 U/ g, R! y$ x5 r1 y( f- c0 _
    
77.         maxp=1e-8; - B# q' r4 ]+ ^( M* o
    
78.         na=length(A);
    , A$ L* B# V/ ?) V
79.         for j=1:na;
    : F4 t4 u7 r\" `' V% V1 g
80.                if p(j)>maxp
      W7 A$ J! K  X3 Y+ x\" N
81.                    maxp=p(j); + r, G  ]! V( a7 d
    
82.                    index_max=j;
    \" O. Z  X# X8 J0 b5 d7 s9 R0 h
83.                end; 0 Z; x; q* q; g9 M3 W, C
    
84.         end;
    : J% N: v0 T3 B) d
85.             
    9 M) o4 H( D6 }' Z1 M
86.         old_pos=cur_pos(i);
    2 R# P6 A  |, W# \- _
87.         if rand(1)<q0
    / Q) L0 y7 h* ?6 ?. t
88.             cur_pos(i)=A(index_max); \" g, f4 a/ F: _0 ?3 E& B- E
    
89.         else  8 m. Y; g1 E) K! m1 V
    
90.             krnd=randperm(na); 1 O4 \+ h/ q& I3 Z, r
    
91.             cur_pos(i)=A(krnd(1));        0 i+ O+ }' i1 a- v3 n
    
92.             bbb=[old_pos cur_pos(i)];
    6 K7 `, B- J0 P2 J
93.             ccc=[1 1]; 5 [2 b( |% N2 x# d% Q
    
94.             if bbb==ccc;
    + z6 P9 X# v, r# g1 w' K. u5 _% m# s\" U
95.                 cur_pos(i)=A(krnd(2));  
    * G6 }5 {3 k, q
96.             end;
    ) H) C# Z& V; O8 a, B( m7 f0 j* g0 _
97.         end; 4 Z& z' U9 H+ x# L, G( c
    
98.          
    9 v  F& D& q! q9 F( U
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
    - F\" Z* j' \$ I) |' \8 Q) A+ ?' d
100.          
     ) u& _0 u' ~/ E, p+ `1 I3 z
101.         sumload=sumload+g(cur_pos(i)); $ l& H4 `1 i) g1 h5 i8 I4 |
     
102. , n; O& z! Z4 n! W; L1 c2 z
     
103.         nn=nn+1;
     , e% }! l4 U7 s8 L' D6 _
104.         part_sol(nn)=cur_pos(i);
     7 s8 y+ \\" T5 L' c1 P5 t3 g' f
105.         temp_load=sumload;
     3 |+ p5 e: \) x
106.                            
     ; j( Z+ G( Q* D7 z! I5 U6 a  I
107.         if cur_pos(i)~=1;
     ; W* S3 H' \\" L7 \  \
108.             rn=setdiff(rn,cur_pos(i)); 2 ]; H+ a: n- \
     
109.             n=1;
     & ~! u) V* W; }+ y1 k8 L
110.             A=[];
     ' A$ K7 l  v+ P4 I4 n4 J
111.         end;
     # a- `5 }3 P$ v. A% Q& j
112.          ! [9 k+ k2 J; C, x2 O
     
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 . p) \9 x& x. ~5 y5 s# Q
     
114.            if setdiff(part_sol,1)~=[];
     7 Z2 X# D& ]! n& J\" E
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 1 U* @, M% t  u
     
116.                 fid=fopen('out_solution.txt','a+');
     ! M: a: V* P3 S- C8 N\" e
117.                 fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'条路径是:'); 0 Q\" s$ q! `2 m: [
     
118.                 fprintf(fid,'%i  ',part_sol);
     . c* k8 j- A' g( R6 X8 e, R$ l
119.                 fprintf(fid,'\n');
     8 ]# L# L2 `& ]# W' B9 d\" G. A
120.                 fprintf(fid,'%s','当前的用户需求量是:'); : S) Z* Z' U  E% I1 z# v
     
121.                 fprintf(fid,'%i\n',temp_load); . c* b$ _- U& y. m
     
122.                 fprintf(fid,'------------------------------\n'); 3 A9 I! J' p9 ]& N  l( x
     
123.                 fclose(fid);        
       V' U% G2 j: B\" m; a1 P/ J. ]
124.                  
     ! Y1 _: j+ r* N( `
125.                 % 对所得路径进行路径内3-opt优化 \" i7 G3 B; e' Y4 J6 ]
     
126.                 final_sol=exchange(part_sol); \" W  l+ ?9 G/ w. K: S# O
     
127.                               
     9 ^, p  Z- q% {8 m, i
128.                 for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组 , d( P, m% \7 `: i* U+ `
     
129.                     temp(t+nt)=final_sol(nt); 3 f# e3 T2 `8 ~, M* ]$ y3 N
     
130.                 end;
     ( T! I# f1 [+ f( b* K) m  z& T
131.                 t=t+length(final_sol)-1;
     * Q$ A' `2 R6 B# M( V; z
132.                  
     & _' F) h3 D4 s% v7 I: G, M# E) F* E
133.                 sumload=0; : A6 i9 @( Y- z5 _5 e# j
     
134.                 final_sol=setdiff(final_sol,1); ; d; C& L; ]- R
     
135.                 rn=setdiff(rn,final_sol); 6 R# C! {& h4 @9 \; P* c# X8 p
     
136.                 part_sol=[];
     \" @  m1 {\" P6 ?6 m
137.                 final_sol=[]; 2 Q& I( I' p7 C) K4 A
     
138.                 nn=1;
     9 P1 ~7 @: d( U
139.                 part_sol(nn)=cur_pos(i);
     # \: l' m$ V- ~' _+ b- u
140.                 A=[]; + ?: ]& A. c% E5 o) ~
     
141.                 n=1; 5 |( i& G- i% T( B. h, l
     
142.                  
     0 e$ x* B) K9 Y+ B3 i) |- Y
143.             end;    + R6 }  \6 I' c
     
144.         end; - b6 W+ U( B& h
     
145.                  / ~  T\" r  g$ V& j7 \/ g1 r
     
146.         if setdiff(rn,1)==[];% 产生最后一条终点不为1的路径 7 {. q- |) a* \. {3 A5 b: f
     
147.             n_sol=n_sol+1; \" h3 X\" X\" _# I$ `: }5 w
     
148.             nl=length(part_sol);   q( A# q6 t! ]\" o. a# Z2 m( |  T
     
149.             part_sol(nl+1)=1;%将路径的最后1位补1 4 E6 C% O- _& `' U
     
150.              : O5 g0 \' ]# b  n4 Z8 q! K  n
     
151.             % 对所得路径进行路径内3-opt优化
     3 [& j# F: ~! z' g
152.             final_sol=exchange(part_sol);            ; k  c+ f# m1 R; M3 ~
     
153.             
     1 R0 X; d/ ?6 J# S
154.             for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组
     ; k8 y% K$ o- d$ C/ s
155.                 temp(t+nt)=final_sol(nt);                 
     9 R/ U  k$ R\" f6 n2 w$ O
156.             end; 0 ^+ z( W' |5 _* ?, q
     
157.              , @* D. ~' c. m! X+ Z. Q7 u5 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
     * a0 s\" M7 l* t2 _% h\" L( R
159.             
     8 t; `+ f% e( B/ g5 L\" p
160.             for ki=1:length(temp)-1; * |. B% |4 A- q5 Q
     
161.                 deltao(temp(ki),temp(ki+1))=deltao(temp(ki),temp(ki+1))+Q/cost(n_gen,i); 4 S8 A  F5 T# W: U4 y4 P# ^6 @
     
162.             end;  
     ( F* f0 ~0 R: t4 L( G! d
163.             . Z- V% U\" [6 \* M  F* u
     
164.             if cost(n_gen,i)<best_cost;
     $ @* d5 _1 u* k, g' Y* l
165.                 best_cost=cost(n_gen,i); ! V( y+ Q! p- m: o* S: `! h
     
166.                 old_cost=best_cost; 3 r$ t$ ]: m+ u% C9 e4 H2 h* v
     
167.                 best_gen=n_gen;  % 产生最小费用的代数 / p( H) l. P2 P  t3 F
     
168.                 best_ant=i; %产生最小费用的蚂蚁
     0 f* V; R6 n) f\" U/ t; ?) h
169.                 best_solution=temp;
     % z# [3 a' p2 e& X\" h% [9 z; b
170.             end; 1 V/ @% ]6 \$ c$ `3 n
     
171.                                    
     % `  C, }. j$ Q( y
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 # ]+ @' q& H- u' C
     
173.                 for ii=1:32;
     9 x+ o; S. Z$ C# ]+ s
174.                     for jj=1:32; . o8 P# Q& S- N/ s5 I9 s$ Q: y# }
     
175.                         tao(ii,jj)=(1-rou)*tao(ii,jj);
     0 h7 a5 \\" X# Z: Q1 u3 b) X
176.                     end;
     5 _$ v5 u$ v0 K- Q
177.                 end;
     ( H$ M/ j7 l* s
178.                  : Z# H$ F# a5 i! s9 N) B/ X: o* v
     
179.                 for kk=1:length(best_solution)-1; , k2 d8 B% b; X+ Z$ P6 P
     
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)); 1 \' U1 N5 w* E1 k, P- r! }1 T
     
181.                 end;  ) ]5 X  ]5 Q( j7 M8 }- o$ f# r$ T* J
     
182.             end;      0 p% }; Q6 y) C! Z- _
     
183.                        \" c1 G6 O) K/ r  t; X. Q
     
184.             fid=fopen('out_solution.txt','a+'); ) H7 n1 L4 Y; l4 o+ R( c8 O
     
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189.             fprintf(fid,'%s %f\n','总费用是:',cost(n_gen,i));
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落小墨

madio 发表于 2014-8-6 10:39
; U% I8 |4 r& Q0 u0 Q& q2 P  S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

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