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。
! d7 g% [5 n2 k4 G

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 ! ]: G  `7 u1 [! P) n6 }
   
2. %
   $ E. i5 `4 I$ U, T7 X. ^
3. %    %    %    %    %    %    %    %    %    %    %
   * c- }9 E6 p6 x$ M7 C) V7 v5 s. Z+ f
4. 
   3 m\" L. U* y' l1 ?5 d0 w0 U
5. %initialize the parameters of ant colony algorithms : T) |! g' B0 v3 N
   
6. load data.txt; + n& m. q. U: d1 z
   
7. d=data(:,2:3); 4 Z5 m' k+ D( N: ^# Z* D; `
   
8. g=data(:,4);
   ! ]( ]. k5 e5 {
9. m=31; % 蚂蚁数 ! @: l7 \7 f! R1 J+ [( f  y5 r
   
10. alpha=1;
    + R) S# r  D; }% F% v
11. belta=4;% 决定tao和miu重要性的参数 - v0 T4 ~+ }: x8 Z& t! q, n
    
12. lmda=0; 2 H7 i8 |5 j% R1 P9 \. K
    
13. rou=0.9;　%衰减系数
    / C) z  L! v: h9 L. \
14. q0=0.95;
      V# d' @, e4 X3 M3 X
15. % 概率 0 J  h& v: Z8 g! j1 L; d
    
16. tao0=1/(31*841.04);%初始信息素 6 z+ P* R9 Q6 A, k4 P  s\" h' `
    
17. Q=1;%　蚂蚁循环一周所释放的信息素
    ' I: Q* z( A/ m7 T/ ~) o8 w
18. defined_phrm=15.0;   % initial pheromone level value  
    7 j. d' X7 [8 ~- Q/ T1 `
19. QV=100;  % 车辆容量 , s. O- V; X' |  B
    
20. vehicle_best=round(sum(g)/QV)+1;　%所完成任务所需的最少车数 \" h4 x( i' I! v5 ]  _
    
21. V=40; ) t\" [. e: J6 P# g* G9 m' |
    
22. % 计算两点的距离  
    \" i2 k9 f: Q6 @) j4 z5 z
23. for i=1:32;
    % G# `6 n+ C3 O$ O) |4 x
24.     for j=1:32; \" N4 e1 n* d# m; {& e% d- E
    
25.        dist(i,j)=sqrt((d(i,1)-d(j,1))^2+(d(i,2)-d(j,2))^2);
    / V9 b6 P- @7 j  ^0 n
26.     end; ; M  Y3 |/ @' [8 ?
    
27. end;
    $ Z5 G1 i* e/ x0 N' _6 ~
28. %给tao miu赋初值
    1 o; p. I8 n9 |5 \! i/ ]
29. for i=1:32;
    % d# I8 N- n& i8 p# K; Q
30.        for j=1:32; 3 x5 Z2 k: |8 I7 N2 x: O
    
31.            if i~=j; 6 _: ~2 @7 c3 t0 A* [& }2 K' @( ]
    
32.                %s(i,j)=dist(i,1)+dist(1,j)-dist(i,j);
    ) N\" a3 H# G, }: J4 B
33.                tao(i,j)=defined_phrm;
    + {1 u' u) F$ j/ s0 {1 D
34.                miu(i,j)=1/dist(i,j);  2 P5 l1 [9 P7 Z9 y1 k1 v$ \& y
    
35.            end;                   ' L1 ]9 t+ g# E; P
    
36.        end;
    9 |, B, b: @  t1 U# [  D( @
37. end; ; r, m, m& `& ~2 ?6 G; W
    
38. 
    # h8 k: J# s% i- @
39. for k=1:32;
    6 P- `\" r6 x% `1 w! z+ G
40.      for k=1:32;
    ! N; d; |% g8 I1 W
41.          deltao(i,j)=0;
    : {0 M* z* H/ N! D3 d8 a
42.      end; $ S* T) S; D* Z; Y
    
43. end;            
    ! b* f7 S6 w% `7 N% t\" t
44. best_cost=10000;        / d# W. w& B* f8 Q- V! }
    
45. for n_gen=1:50;
    & v5 b' \2 O* m- [
46.    print_head(n_gen);  
    & W$ i# K* @$ }: p
47.   for i=1:m; 0 `0 Z0 d1 X; w) `8 U6 |
    
48.      %best_solution=[];
    # u% ^' s9 F$ v$ v, n1 U7 g) V/ ]0 @+ s0 P
49.      print_head2(i); 7 D6 R2 ^8 X  H, @) B  k
    
50.      sumload=0; \" U1 Y& ?. V  X  K( Y5 o' a1 q
    
51.      cur_pos(i)=1; * _- b  @\" c! p
    
52.      rn=randperm(32);
    1 j5 @5 M4 K% f; T0 i
53.      n=1;
    * m! y! [) [$ p0 o0 A
54.      nn=1; % j) s% v6 d8 J/ G
    
55.      part_sol(nn)=1;
    1 K* ], p& E( g0 w
56.      %cost(n_gen,i)=0.0;
    4 N5 g$ ?! v/ _; E; X% e* D0 j
57.      n_sol=0;   % 由蚂蚁产生的路径数量 1 r& D& R  B+ m8 O) }
    
58.      M_vehicle=500; 6 b- F9 l6 C0 F: D
    
59.      t=0;  %最佳路径数组的元素数为0
    * h3 F9 C9 I. C\" m- b2 n
60.            + D/ n. {\" S9 p0 T1 Q7 s
    
61.      while sumload<=QV;
    9 _1 Y1 w' O. ?: \' V& p. R
62.                
    5 Y; x3 d' g9 t9 B* f# j' t* F2 f
63.         for k=1:length(rn); ! H' a) f- E7 [1 \. s, ~0 x- e6 |
    
64.             if sumload+g(rn(k))<=QV; \" |) L# G6 n# J& J
    
65.                 gama(cur_pos(i),rn(k))=(sumload+g(rn(k)))/QV; . j9 E- x6 F& o$ E4 ^
    
66.                 A(n)=rn(k);
    . Y* T1 C5 ?$ P3 z$ p9 o
67.                 n=n+1; 1 B. }/ e! I; @& S2 b3 f, S
    
68.             end;
    ' m- I& S9 E# W! F
69.         end; 5 V6 p7 n% b0 c1 P\" i5 ]* G# w
    
70.        fid=fopen('out_customer.txt','a+'); 6 \8 A& n+ v9 H# ]% {) d
    
71.         fprintf(fid,'%s  %i\t','the current position is:',cur_pos(i));   0 [1 I, q$ _; V. N$ @& u2 s* ]5 K
    
72.         fprintf(fid,'\n%s','the possible customer set is:') 6 h2 i\" w: m8 \- x
    
73.         fprintf(fid,'\t%i\n',A); : s4 X3 \( O2 f5 A% _+ y
    
74.         fprintf(fid,'------------------------------\n');
    7 b% {9 s/ J0 b: J, y/ H
75.         fclose(fid);
    3 I# [\" W$ t( {* t1 X% g9 P
76.              p=compute_prob(A,cur_pos(i),tao,miu,alpha,belta,gama,lmda,i); % O- y- N) P5 F8 a1 E3 j\" A$ t. h
    
77.         maxp=1e-8;
    . u) ^3 r' b0 h+ C. r# s# e+ @
78.         na=length(A);
    7 g. O! t: \( F) r: c5 H
79.         for j=1:na;
    5 b' D# Y0 D  K: k6 J- S
80.                if p(j)>maxp + w+ j/ z6 D$ D\" P' b  \; z) k\" t9 B8 q
    
81.                    maxp=p(j); & f7 l1 u: d% f
    
82.                    index_max=j; * ?7 {# K% B! g* G6 {. s+ F+ K8 J
    
83.                end;
    6 F7 z) s6 K8 [) z1 J8 R
84.         end; , G4 P5 V- D! h0 Y' u
    
85.             / {  |- c% f6 P& j) n5 N$ `$ f
    
86.         old_pos=cur_pos(i); , |7 V' K! V\" S- x. Q( g
    
87.         if rand(1)<q0
    \" c; h6 Y+ T/ u+ L# G
88.             cur_pos(i)=A(index_max); \" t) w+ ^2 a3 W
    
89.         else  
    5 P* h( K. Y* F( C
90.             krnd=randperm(na); $ B# H% l; ^5 m; d5 J
    
91.             cur_pos(i)=A(krnd(1));        
    , j: z% Q; a5 e4 \\" S! \2 m
92.             bbb=[old_pos cur_pos(i)]; 4 n* D  T( v- A# @! A
    
93.             ccc=[1 1];
    \" E, p4 ]! V4 i8 Y6 O
94.             if bbb==ccc;
    % [( J) X3 _  t\" L3 e# ]9 ^
95.                 cur_pos(i)=A(krnd(2));  
    ) Y& M3 |) `$ E& p9 i* j8 s$ X
96.             end;
    : [$ N) L. j! h+ K7 j( e* P6 ]
97.         end;
    ) O\" F0 U/ c, L# X
98.          
    9 f  y% Q\" S) `8 `% o
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
    $ \3 j1 ^! o- f3 z' z3 d' G
100.          
     % x3 P: D! m6 t1 K/ W
101.         sumload=sumload+g(cur_pos(i)); / v7 P8 G/ P\" K9 y
     
102. 
     ( u+ \1 b, ^; \' ^( R
103.         nn=nn+1; + q3 K- n, f9 Y5 b1 W
     
104.         part_sol(nn)=cur_pos(i); ) ~1 Z2 b/ {3 i9 o  C, r
     
105.         temp_load=sumload; ( Y6 v- S& |0 r5 u4 i4 _9 f! Q9 K
     
106.                            
     5 N  n) G  X  I% B! O, r1 D
107.         if cur_pos(i)~=1; # ~\" k* s7 y% q6 P
     
108.             rn=setdiff(rn,cur_pos(i));
     : }, X3 u* x6 F& Z* O
109.             n=1;
       R1 H5 |3 s2 E# S# Y( i, U) a
110.             A=[]; ! L4 j# M4 G# K& \- L! k, I
     
111.         end; . K' W1 j; C% y4 `  Q% x
     
112.          
     7 J; z: L' T: v6 _9 J5 ?& U
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
     # [( N1 J% Y* U2 v0 h' i7 s. n
114.            if setdiff(part_sol,1)~=[];
     ' p! @/ s+ `. I6 Y3 k4 W
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 # e\" s8 j, u  F) e$ [) p
     
116.                 fid=fopen('out_solution.txt','a+'); 0 u9 c7 g7 `7 e2 [
     
117.                 fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'条路径是:');
     & h; e: G8 m% ], U+ o
118.                 fprintf(fid,'%i  ',part_sol);
     2 a5 ?4 s; }! T6 q) }
119.                 fprintf(fid,'\n');
     \" K1 K# L8 E$ D
120.                 fprintf(fid,'%s','当前的用户需求量是:'); # p& d1 X! f' N' l: ^* Z
     
121.                 fprintf(fid,'%i\n',temp_load);
     ! Y2 G+ Q- T: F/ y; M9 c
122.                 fprintf(fid,'------------------------------\n'); $ o- i' [0 g' h  I6 u5 k, j
     
123.                 fclose(fid);        * b2 z, E& ~% i* r8 a
     
124.                  5 J: o1 t' c. P% e% B8 {1 l
     
125.                 % 对所得路径进行路径内3-opt优化 $ Z: H' Q5 C; {% ^- T& j. c/ l; c
     
126.                 final_sol=exchange(part_sol); 2 H) n: u7 W: J# n& @
     
127.                               
     ! K1 f% v. ^) F: E* p8 y\" o8 Y
128.                 for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组 ; j! y. N* S  W+ |0 N: I7 y
     
129.                     temp(t+nt)=final_sol(nt);
     9 m4 t\" m1 z% d4 u7 J; j! f
130.                 end;
     : X1 U- @7 k3 F\" Y
131.                 t=t+length(final_sol)-1; : s: D) w' P9 H- d. X
     
132.                  
     \" E9 O$ Q9 z: _+ J
133.                 sumload=0;
     2 Z# g* Y$ \\" A1 G2 z\" o, o3 M
134.                 final_sol=setdiff(final_sol,1); ' F. p# D) l! @; h. m% n  Z- O
     
135.                 rn=setdiff(rn,final_sol); ' ^- u: I; P% I
     
136.                 part_sol=[];
     / W9 q  p\" z: R2 ~
137.                 final_sol=[];
     ) y- F8 _: S( c; ~4 v, m: A( m
138.                 nn=1;
     \" ^3 [, m, b3 Q
139.                 part_sol(nn)=cur_pos(i);
     6 `3 ^/ C7 L4 x/ Z
140.                 A=[];
     \" K- v/ |3 |/ k$ N6 L
141.                 n=1; 7 N  k! }1 x( [' C/ n% ]
     
142.                  ' \- n  H( f/ z
     
143.             end;    0 z& \9 @) p1 t) I/ Z
     
144.         end; \" I& S# }- I; f! M
     
145.                  ) @! H7 |\" H4 s( i# M
     
146.         if setdiff(rn,1)==[];% 产生最后一条终点不为1的路径 + H  q/ p; c3 T6 L# m. H
     
147.             n_sol=n_sol+1; ) H  ?4 @, p6 m! e9 \; d+ @
     
148.             nl=length(part_sol); ; f* X+ |; A8 @% S( _+ w+ n. }. x' L/ u
     
149.             part_sol(nl+1)=1;%将路径的最后1位补1
     ( z$ [7 E8 V& G- s\" k. g  c
150.             
     . {: H1 k) w' D/ a9 Q
151.             % 对所得路径进行路径内3-opt优化   _( w; f. |\" S) ~+ u3 z: q. X# v
     
152.             final_sol=exchange(part_sol);            # X/ {1 A  S7 z- D  l5 x
     
153.             ) X9 J( O, A+ R; b. p
     
154.             for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组 * p7 x8 ~% L9 `
     
155.                 temp(t+nt)=final_sol(nt);                 ' L$ A0 E/ d3 \: A4 \. c. V
     
156.             end;
     3 m& S7 [\" w( c, I. g/ ~2 p
157.             
     * E2 c- d8 T/ G
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 Y% K) C. Q4 X6 ?) n9 p' ]. b: V7 b: N
159.             
     % A0 J8 e0 Z  h- h8 j* \- T
160.             for ki=1:length(temp)-1;
     ; E0 g' s' l, f$ s
161.                 deltao(temp(ki),temp(ki+1))=deltao(temp(ki),temp(ki+1))+Q/cost(n_gen,i);
     8 a) G, W# H0 p- @) P7 ~
162.             end;  
     3 y' H6 r! V: P1 {9 c+ N
163.             
     2 T/ a4 Y+ h( l
164.             if cost(n_gen,i)<best_cost;
     0 [1 {  [3 l( E( h+ L( z! o, q3 j0 D
165.                 best_cost=cost(n_gen,i); 3 R. R2 r9 ^( Y: y
     
166.                 old_cost=best_cost;
     2 Q8 C! |. y% H) z6 m
167.                 best_gen=n_gen;  % 产生最小费用的代数 + B' M- H* `+ X+ _
     
168.                 best_ant=i; %产生最小费用的蚂蚁
     . b* m( p/ ^9 ?1 T; x6 B- z- {
169.                 best_solution=temp;
     5 n$ I7 [+ C, G5 @  s
170.             end;
     ; `. u: ]0 E6 f* E0 ~) T
171.                                    
     : k/ Y# w! z7 \5 q
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
     & P% G2 r$ y$ ^# P. k! [
173.                 for ii=1:32; 1 ]5 H. N& ~  P+ f# w8 h; j
     
174.                     for jj=1:32; 4 {1 b' b. q2 k4 o4 F5 C2 e7 B
     
175.                         tao(ii,jj)=(1-rou)*tao(ii,jj); . a& j+ W3 j& H! s( e' G; ^
     
176.                     end;   S, @( V: @% m- f. ~' R1 R
     
177.                 end; 5 H\" m8 ?  u) ?$ d\" ~# X4 p, _8 ?
     
178.                  9 E; z) T. s3 I$ v3 ~
     
179.                 for kk=1:length(best_solution)-1;
     # E% n\" w0 M2 S( s# M
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 c& n/ k: R( b. ~
     
181.                 end;  
     & f' b2 Y2 H, c% i8 E6 G& S' Z
182.             end;      
     \" u$ X* _  E\" v% s* Z- B4 l
183.                        
     ( ~! H6 t: Z1 ^: w* p) c& |. \6 A
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落小墨

madio 发表于 2014-8-6 10:39
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

# M1 \& E+ j1 G& v9 m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