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。
# e1 x# v; \. `* W

落小墨

madio 发表于 2014-8-6 10:39
4 v. Q/ p7 `6 h5 ^: s: ]' |/ m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

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
   ( v, C% P! y! X5 ?7 k7 F# J' c& x$ z
2. % , ?) K5 `8 j. L
   
3. %    %    %    %    %    %    %    %    %    %    %
   - u  v\" L* [5 E- M# ~. U( E
4. 3 ^) M# O' g0 L$ w
   
5. %initialize the parameters of ant colony algorithms
   9 j8 z4 e6 f: d: m0 C
6. load data.txt;
   / w4 \5 }/ ^$ b, w0 I
7. d=data(:,2:3);
   7 G/ a0 Q2 L/ T% W( K1 f8 I
8. g=data(:,4); \" Y; x3 d7 c! a) M1 R6 y( S- t3 T
   
9. m=31; % 蚂蚁数 ' k5 u; y8 N! C! J, S% I# c
   
10. alpha=1;
    # C: C, v3 [- V( ^% Z* Z
11. belta=4;% 决定tao和miu重要性的参数
    ) Z7 e+ n: T& y0 E0 a' M; M7 m
12. lmda=0; 0 B- k, q\" b# L; K: X; D$ ]: V' R
    
13. rou=0.9;　%衰减系数
    4 t$ L( o/ O1 ]/ Q' ]/ H
14. q0=0.95;
    ) A* ^1 }3 T1 U1 W
15. % 概率
    1 J5 ^- ~$ x# z
16. tao0=1/(31*841.04);%初始信息素
    # @. _! i5 ?\" r# C% v
17. Q=1;%　蚂蚁循环一周所释放的信息素
    / ^9 M2 E1 Z$ m3 k+ ^
18. defined_phrm=15.0;   % initial pheromone level value  \" ^& ]% Q  t( z, {* n\" R2 w
    
19. QV=100;  % 车辆容量 # M0 h  u; D; q. P% l; R, E  _
    
20. vehicle_best=round(sum(g)/QV)+1;　%所完成任务所需的最少车数 5 [8 M. @. }) m% R& Y
    
21. V=40;
    * ~3 H# V  q4 n& x
22. % 计算两点的距离  
    0 U7 m( g; Q3 L
23. for i=1:32;
    - X+ k, o5 ]/ J+ A. B
24.     for j=1:32; 9 p) Q9 R1 F2 B3 J' X
    
25.        dist(i,j)=sqrt((d(i,1)-d(j,1))^2+(d(i,2)-d(j,2))^2);
      {* M; T; N: f+ w1 b
26.     end; / P! A' }0 W: U& e3 v5 L2 x
    
27. end;
    1 L8 U' F9 a3 L0 J6 E
28. %给tao miu赋初值 ) ^2 n) a$ b, _; }& ~\" U4 B% ^
    
29. for i=1:32;
    1 c) w$ ~4 |' Q% A
30.        for j=1:32; ( O* H% Q8 g' x7 }  B
    
31.            if i~=j; , Y# D$ I# E- B# z, W
    
32.                %s(i,j)=dist(i,1)+dist(1,j)-dist(i,j); ! P; J& Z; O3 Q) E$ @% g
    
33.                tao(i,j)=defined_phrm;   k$ H% X\" }( j' k, b+ x5 X
    
34.                miu(i,j)=1/dist(i,j);    Z3 P6 F5 m& v3 p0 P( C$ y+ e
    
35.            end;                  
    8 [% X, O7 M8 e% ]0 y! u1 ?! ]
36.        end; # U0 E# \1 Q, K# ~$ l
    
37. end; ) T2 Z! s/ n/ V! N
    
38. 6 W- I# o4 |9 r0 E+ P0 a* v* @
    
39. for k=1:32; ' {& f/ o\" |; q\" N/ g1 j
    
40.      for k=1:32;
    7 F2 t  V8 j! k0 y6 s
41.          deltao(i,j)=0;
    ; s$ w8 d4 L  _/ l
42.      end; % V# Y/ n& Y8 ~
    
43. end;            
    ' x. t3 X1 J\" ~' Z2 j
44. best_cost=10000;        
    8 V/ n/ X0 }8 f( H4 C4 I
45. for n_gen=1:50;
    ; A/ Z1 {9 B) Q
46.    print_head(n_gen);  
    - D- S$ P% j; t! Y' j: Q/ X, w1 k# G
47.   for i=1:m;
    \" u: Z. A, P( W3 I
48.      %best_solution=[];
    % M! Z: G9 w% K3 ^. ?: ?& h/ v: ^
49.      print_head2(i); 1 M0 T* {+ X# j2 J  }
    
50.      sumload=0; ) s$ Q% h; D# ~' Q
    
51.      cur_pos(i)=1; . g/ i; i; T! E, B
    
52.      rn=randperm(32);
    8 e0 S7 ]% M3 g! [9 s+ q0 \
53.      n=1;
    # W, h. T$ j3 V% P
54.      nn=1;
    0 J5 G% h/ s/ c) |
55.      part_sol(nn)=1; 3 L( }. T$ ~( t$ U; ~3 A1 O
    
56.      %cost(n_gen,i)=0.0; $ {  }6 k+ ~. f3 d/ H; {% \
    
57.      n_sol=0;   % 由蚂蚁产生的路径数量 % ]5 F+ t) ~4 g5 |& A  {
    
58.      M_vehicle=500; + m9 e6 I- w& x- _. Q7 ?, s
    
59.      t=0;  %最佳路径数组的元素数为0
    1 O) F9 X* G. J3 k, k) C% j& V, d
60.            \" @: A2 h+ s4 W0 g1 L5 ^. n
    
61.      while sumload<=QV;
    % d2 @1 l6 s# u! C! Y# [) W\" m% A
62.                 4 {$ D$ ^, _( K
    
63.         for k=1:length(rn); * Q/ e0 }9 T; B5 H, |& d% Z: j
    
64.             if sumload+g(rn(k))<=QV;
    1 f3 u. J; e* s3 m1 F7 S
65.                 gama(cur_pos(i),rn(k))=(sumload+g(rn(k)))/QV; \" p* B+ q- U6 C8 d\" f# P; e
    
66.                 A(n)=rn(k);
    2 b( Y  Y8 p/ \. K/ W0 I8 Q4 v
67.                 n=n+1;
    \" @; |! }( D9 C; O\" [2 f
68.             end;
    + m, @8 P$ ~  r. P4 f( g8 s- M
69.         end; 9 s. v) }$ ^7 B1 m9 o3 I! @* n  e/ C
    
70.        fid=fopen('out_customer.txt','a+'); . h* ]# E* x; e2 }- e: m
    
71.         fprintf(fid,'%s  %i\t','the current position is:',cur_pos(i));   
    ) Q6 O5 D1 m. o# U  i, I
72.         fprintf(fid,'\n%s','the possible customer set is:') : E! j/ j+ W) D6 l
    
73.         fprintf(fid,'\t%i\n',A); $ ~/ @7 e- p0 b\" j& O! s. G; [# m
    
74.         fprintf(fid,'------------------------------\n');
    9 e2 R; }+ {1 k
75.         fclose(fid);
    + }* o% R# o0 w/ J+ w7 t( e
76.              p=compute_prob(A,cur_pos(i),tao,miu,alpha,belta,gama,lmda,i); 9 q6 E1 c$ q& {, ?7 T$ n: y3 U
    
77.         maxp=1e-8;
    * x1 V# Q6 k! I8 ^  @5 L- F
78.         na=length(A); * B* X. z# Y& B* U6 m) ^) d4 \
    
79.         for j=1:na;
    & r* a* X1 X) {# j& Z  {3 T. w. h
80.                if p(j)>maxp
    5 K1 r5 o: L( [: v
81.                    maxp=p(j);
    0 {6 z  u9 A) l% J2 [7 ]
82.                    index_max=j; # o: }  \# |3 d% {( h
    
83.                end; % o' Q: `\" M3 j\" J1 T
    
84.         end;
    + \' H8 y) x- H+ ^* V$ P\" Z
85.             . |  k- |! y, ~6 n8 Y
    
86.         old_pos=cur_pos(i); 9 B. ]' k: G* w  c0 _. F7 W
    
87.         if rand(1)<q0 , T: x% J7 w2 e1 d. _
    
88.             cur_pos(i)=A(index_max);
    ( e/ u2 d! ^4 n
89.         else  + V6 z1 V' S; M/ v* Z0 @
    
90.             krnd=randperm(na); 5 |- w. P: n2 Z0 k# l
    
91.             cur_pos(i)=A(krnd(1));        % @$ `7 c, ?7 _+ x# o  C% Y/ k
    
92.             bbb=[old_pos cur_pos(i)]; # Q. J  D% u4 M* u6 q! u' V
    
93.             ccc=[1 1];
    1 l. j7 r# S$ |0 t
94.             if bbb==ccc;
    6 b0 v0 P! I1 M% P; H
95.                 cur_pos(i)=A(krnd(2));  ! ]( {3 r\" G. P7 T% O/ Y2 E- }+ K\" L
    
96.             end; 6 G\" j& m( m- W( B* T# f0 u
    
97.         end;
    ! h; \/ U# @6 X) \- q# e5 l! U4 y
98.          4 ~9 g4 ?' m9 o+ N
    
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
    ! z0 Y: P& U, [$ i( u# ^: @
100.          0 m+ B) T1 e- Q. l+ p4 W7 A
     
101.         sumload=sumload+g(cur_pos(i));
     , _1 `! s+ q# ^5 c0 o
102. 
     9 ~6 f7 E$ i: R
103.         nn=nn+1; 1 Y: U- x' v( t
     
104.         part_sol(nn)=cur_pos(i); ) W\" i; O3 q  Q, z$ v- L* C
     
105.         temp_load=sumload;
     ' d3 X2 F/ |3 R5 i8 B6 ~7 P; Z\" m
106.                             5 l6 M* E8 ~# v9 K; o
     
107.         if cur_pos(i)~=1; : e4 K. c1 ?( C, O
     
108.             rn=setdiff(rn,cur_pos(i));
     ! n1 X' n, B1 B( f\" I# n
109.             n=1;
     ; N4 H1 u( S' M% Q/ l; P( z
110.             A=[];
     * ?\" _; G, q! D0 _
111.         end;
     2 [- Z% X$ w. H4 E
112.          
     9 Y9 |; B2 a& ?: q7 }
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 1 A1 _$ _) }6 o: [
     
114.            if setdiff(part_sol,1)~=[]; % A# `; d$ z9 R3 i
     
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 / W5 k6 P: {. [0 a) {8 {4 Y- Q
     
116.                 fid=fopen('out_solution.txt','a+'); / c% e! r+ e8 {% `2 z1 k; D
     
117.                 fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'条路径是:');
       f) s% B% S. u6 J3 r4 P
118.                 fprintf(fid,'%i  ',part_sol);
     # {( R. y# ~2 M, t0 ~4 R$ ^* b
119.                 fprintf(fid,'\n'); 4 W3 ^) W! r7 k& J
     
120.                 fprintf(fid,'%s','当前的用户需求量是:'); * K( }8 S* z\" A( J. l
     
121.                 fprintf(fid,'%i\n',temp_load);
       X# s) G- F/ C+ D- t, Q
122.                 fprintf(fid,'------------------------------\n'); ( o: E9 `* `, P
     
123.                 fclose(fid);        
     , d$ y: A, @6 F
124.                  % H/ s! g. [8 {/ n) n* L
     
125.                 % 对所得路径进行路径内3-opt优化 1 N/ S- {' e. ]* Q; y
     
126.                 final_sol=exchange(part_sol); ( h: p, y) q3 `0 d% h! j
     
127.                               
     5 H5 A! r8 l\" I- e: y\" e/ u
128.                 for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组 \" z) _\" g- f( ]4 j  j
     
129.                     temp(t+nt)=final_sol(nt);
     3 M/ b+ ]9 y( M% h8 `. V: B' I0 ?
130.                 end; % R7 n8 f* _. H) q0 D; q, h
     
131.                 t=t+length(final_sol)-1; 5 ?9 x0 n# a& j$ ^; i( y. d\" `
     
132.                  
     # u. ?+ n+ z. i7 }8 U: K
133.                 sumload=0;
     ' `\" l2 [. w+ A# ?) n# }% h
134.                 final_sol=setdiff(final_sol,1); , O, Q* T) I6 E! x: A7 \$ T/ B& t
     
135.                 rn=setdiff(rn,final_sol);
     * S8 ?5 r; i$ d# r6 ^+ S, i, S2 e
136.                 part_sol=[]; - A+ }/ g7 a$ t
     
137.                 final_sol=[]; 0 d/ e1 D/ j$ L7 y
     
138.                 nn=1;
     - h3 |$ P! S. |) b  F
139.                 part_sol(nn)=cur_pos(i); ) _# J5 p& g) p  {6 Y7 H1 W' I
     
140.                 A=[]; ! y- e7 O, Y8 ~% m5 j7 F# W
     
141.                 n=1; ' f& s- C* f$ h2 b
     
142.                  9 p6 Q7 ~' x. C9 p4 o
     
143.             end;    + u( B9 A* y2 k
     
144.         end; \" @( r2 U' t* c8 p
     
145.                  
     $ G0 _2 d5 o\" N9 v8 r/ C
146.         if setdiff(rn,1)==[];% 产生最后一条终点不为1的路径
     + `( f5 A/ o5 o$ f/ u4 ~
147.             n_sol=n_sol+1;
     - K  p( t: L8 \
148.             nl=length(part_sol); 3 _9 [+ J2 w- M+ U\" Q- T7 U
     
149.             part_sol(nl+1)=1;%将路径的最后1位补1
       e! J; M+ W5 I# P! f! G2 ]
150.             
     % w- F  o3 [\" a4 l' f  t: O7 D
151.             % 对所得路径进行路径内3-opt优化
     ! L! z0 B  {) T' B1 f' ?
152.             final_sol=exchange(part_sol);            / x6 d# i* {  H& y2 m# P
     
153.             7 ^/ \  l\" Q! A5 {& [2 ]
     
154.             for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组
     , h7 S+ k5 d2 x+ G9 {) J4 t\" k$ m
155.                 temp(t+nt)=final_sol(nt);                 5 ^) E8 h- W  n1 ^% z
     
156.             end;
     ( J6 V+ s' K! P9 \/ q
157.             
     2 Y7 T& _- m/ ~6 Y' h* p
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 : C) s7 e, s  r/ |
     
159.             
     9 p! ?- G0 |% c3 ^/ o/ X( N$ H7 I
160.             for ki=1:length(temp)-1; ! F& S  k6 G* a0 ^
     
161.                 deltao(temp(ki),temp(ki+1))=deltao(temp(ki),temp(ki+1))+Q/cost(n_gen,i); ! j; a8 q  W* }$ o/ [
     
162.             end;  6 H# Z3 K) d: ^# e; g
     
163.             
     \" d. i; D5 D, S- T( V! X
164.             if cost(n_gen,i)<best_cost;
     4 |% i: q  @4 d
165.                 best_cost=cost(n_gen,i);
     8 X5 Q5 t0 m# v  \
166.                 old_cost=best_cost; 3 w& S: M0 f! N6 G/ _  V: B/ B3 n
     
167.                 best_gen=n_gen;  % 产生最小费用的代数
     % Y* R+ g* D. I% S, i4 q$ [
168.                 best_ant=i; %产生最小费用的蚂蚁 . W8 B2 J4 e, l3 s- c, Z% H$ m
     
169.                 best_solution=temp;
       x! r; Q0 Q1 e2 ~
170.             end;
     % b6 Z8 X, U( X- c/ e8 r' H1 o
171.                                    0 C- Z- O& p9 U
     
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
     $ C$ O# i( K$ r* {' E* b
173.                 for ii=1:32; % g) M) h0 l0 H, J5 j9 X/ I
     
174.                     for jj=1:32; $ g2 l3 s. ]( [  y& I8 [
     
175.                         tao(ii,jj)=(1-rou)*tao(ii,jj);
     - @% F# p5 M' R5 I\" n. ~
176.                     end;
     ! g. V. Y9 `1 v4 G  @% z( Y& i
177.                 end;
     6 e+ l7 C/ k5 A9 a) z/ v; Y
178.                  
     3 \0 z) Y+ b# s4 L) f* B
179.                 for kk=1:length(best_solution)-1; . R, i. l- c/ D+ G
     
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)); / C  V' {2 W8 @
     
181.                 end;  
     0 t) J( H- y6 |  V* M* y8 {
182.             end;      
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