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。
5 w, B0 U8 \) y' ^6 b- {* 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
   + c/ `\" r2 Y6 {\" J4 c1 v' A& v) w
2. % 0 L3 h6 r* U/ L+ N; y
   
3. %    %    %    %    %    %    %    %    %    %    %
   ! I# y  b; z* D4 X9 x
4. 
   . Q: x! T6 @* V: p
5. %initialize the parameters of ant colony algorithms
   - }7 c, M9 ~% F$ D
6. load data.txt; - _- A6 X/ L$ `4 R
   
7. d=data(:,2:3); % Y' @- {; h0 p2 J: f
   
8. g=data(:,4); 8 ?7 ^# y\" ^8 \
   
9. m=31; % 蚂蚁数
   ( W0 u: g6 n: ]
10. alpha=1; 2 t+ K7 K/ P' ^% k, P9 j1 Y
    
11. belta=4;% 决定tao和miu重要性的参数 & O8 g/ b9 I! {5 [
    
12. lmda=0; 7 P$ u4 W0 c# L8 P- ]0 Q% Q* b
    
13. rou=0.9;　%衰减系数
    5 q5 E  d) y\" \: i' C  |& T; P# O
14. q0=0.95; 1 m' B0 j( _$ W3 A' ?; D
    
15. % 概率 5 D( U2 E' H: Y+ B( ~( G8 b3 L9 Y
    
16. tao0=1/(31*841.04);%初始信息素
    : p9 @# P: V* g* Z/ m
17. Q=1;%　蚂蚁循环一周所释放的信息素
    / S$ R2 Q* E5 m4 q6 V% P0 ]
18. defined_phrm=15.0;   % initial pheromone level value    r3 O# M2 f; l
    
19. QV=100;  % 车辆容量
    3 B\" I0 A& n) q. p# Q9 a
20. vehicle_best=round(sum(g)/QV)+1;　%所完成任务所需的最少车数
    7 ]\" ~9 d: j7 F\" o9 w' \4 |! B
21. V=40;
    7 l9 k- C1 X1 d, h# _
22. % 计算两点的距离  
    ' R  p! x& v3 z4 f. T
23. for i=1:32;
    0 P1 U& w$ r! e/ d- _# {
24.     for j=1:32; 2 V$ t; }/ [1 q; g$ R: x3 x
    
25.        dist(i,j)=sqrt((d(i,1)-d(j,1))^2+(d(i,2)-d(j,2))^2); ) d7 |& J6 K9 w7 _' H4 e9 Z- p* D! r
    
26.     end; - v) r: `; a- B! p  `
    
27. end;
    1 z; d! _. @4 }
28. %给tao miu赋初值 . V6 w5 v0 ^$ F$ e
    
29. for i=1:32;
    ; e! a) `; G0 k; v, W8 l( h) B
30.        for j=1:32; 8 B7 Y  X, h\" H( t
    
31.            if i~=j; 6 H4 b; R; A3 V1 E. S* @% l
    
32.                %s(i,j)=dist(i,1)+dist(1,j)-dist(i,j);
    5 \) x; E+ a4 N& ~
33.                tao(i,j)=defined_phrm;
    ' ^\" X3 ]/ x; Q6 U
34.                miu(i,j)=1/dist(i,j);  
    9 y! ^) n7 |2 c! y\" B
35.            end;                   2 b9 o7 D  G$ G; u
    
36.        end; / [\" F& @0 V- c# d* C' U' G1 l
    
37. end; ' N% ~# Y; B1 j( v2 Z
    
38. 
    \" c* C  b. B; ^4 b2 Z; L& y8 D$ U! M
39. for k=1:32;
    * ]\" n$ \/ u) y
40.      for k=1:32; 4 l; S/ f' ^0 ?; H8 p( A
    
41.          deltao(i,j)=0; + d5 ~& G+ W4 k2 c\" f- S
    
42.      end;
    5 y1 u, Q\" V# @' l0 N( [
43. end;            
    . m$ a6 s+ A& h
44. best_cost=10000;        
    3 x& c* g* Q7 S) ^+ s
45. for n_gen=1:50;
    6 |! x* m: p9 X, k6 T4 k
46.    print_head(n_gen);  5 o9 V$ B9 ~$ ^. b3 U6 d
    
47.   for i=1:m; - y& W. l- U& {% j
    
48.      %best_solution=[]; ) k3 Z/ M! o7 ^* d1 l
    
49.      print_head2(i);
    0 E* d! i2 a3 x7 ~0 r3 a# ?- b
50.      sumload=0; - x2 L( F/ e/ Z
    
51.      cur_pos(i)=1;
    4 M* i$ x# t0 Q6 v
52.      rn=randperm(32); * ~' d. c- ?  c  Z& h
    
53.      n=1;
    * j: U# f. V5 J) m8 F% w+ O
54.      nn=1;
    7 c* X# H; r- c9 S+ t  e5 @
55.      part_sol(nn)=1; 3 ~+ C- `9 F& g4 J% ^) r
    
56.      %cost(n_gen,i)=0.0;
    3 b  t* K: C* o
57.      n_sol=0;   % 由蚂蚁产生的路径数量
    . G5 p: p/ [1 O1 T
58.      M_vehicle=500;
    + I+ o- B- m\" L, \
59.      t=0;  %最佳路径数组的元素数为0
    ! q) v+ d, M5 a& f! E% g
60.            
    # x) U6 ^7 M3 g) `% K
61.      while sumload<=QV;
    3 E& V8 l% ]\" t: h6 S& e
62.                 & ?0 Y3 V) ]) F& P. s% |# v
    
63.         for k=1:length(rn);
    ; ~2 g6 ?$ `: k* s
64.             if sumload+g(rn(k))<=QV;
    0 d/ C: ~+ M0 C- Y! Z. h$ V8 x
65.                 gama(cur_pos(i),rn(k))=(sumload+g(rn(k)))/QV;
    # Y' T3 w& Z' o+ @
66.                 A(n)=rn(k); $ D# I$ f' \+ H) H- N9 p4 x# Q! [
    
67.                 n=n+1; & S; |; a- x2 G) g3 I
    
68.             end;
    6 }' @$ i1 T1 ^, c# C
69.         end;
    8 C, W* q! Y. }/ O) H/ B$ |/ }
70.        fid=fopen('out_customer.txt','a+');
    7 F' ?! ~, O( y5 [, K
71.         fprintf(fid,'%s  %i\t','the current position is:',cur_pos(i));   ' v# g3 ^/ p; P& v# p
    
72.         fprintf(fid,'\n%s','the possible customer set is:') \" ], e- y2 G1 c0 }8 M
    
73.         fprintf(fid,'\t%i\n',A); / H& r( f; u* B0 B; j
    
74.         fprintf(fid,'------------------------------\n');
    & _7 U) ~9 W& V/ }* m( H
75.         fclose(fid); / W! }8 O1 h) i. o+ L& _% t
    
76.              p=compute_prob(A,cur_pos(i),tao,miu,alpha,belta,gama,lmda,i);
    ; M7 L6 Q$ v4 ?
77.         maxp=1e-8;
      S1 V4 p5 }7 ]9 Z* Z
78.         na=length(A); # Y3 {- A% F\" R- d
    
79.         for j=1:na;
    * W, g( ^/ E! S7 y, \  f
80.                if p(j)>maxp
    / U3 u& `6 X$ U& k* E
81.                    maxp=p(j); ) J+ d- Y4 }7 k( ~& D
    
82.                    index_max=j;
    - g6 ?' t. ?+ D3 F
83.                end;
    ; O) B  w6 z0 e
84.         end;
    9 `9 u6 }+ Q& G/ L
85.             ! S, p3 B$ j' f& ?3 e  p$ [! ]* ^
    
86.         old_pos=cur_pos(i);
    7 O& Q, i2 q3 k' o8 l
87.         if rand(1)<q0 5 @' z\" [' R( i\" f0 @. s# M. e! _
    
88.             cur_pos(i)=A(index_max); 1 _1 `6 H, }9 c. n
    
89.         else  
    7 A2 j) z5 i( j: i8 A+ ]
90.             krnd=randperm(na);
    5 `$ n( W5 R! W2 f! O1 q
91.             cur_pos(i)=A(krnd(1));        
    / p) \7 _4 j' m8 _
92.             bbb=[old_pos cur_pos(i)]; 8 r9 e- {- e) q: ?  L
    
93.             ccc=[1 1];
    5 I( J( ^1 L# g4 E+ v
94.             if bbb==ccc;
    4 ^' E: F; }. ~
95.                 cur_pos(i)=A(krnd(2));  : M$ Y' o8 u  x1 `9 Y
    
96.             end;
    - ^/ L* c& c4 F% d0 J9 O. ^4 w
97.         end;
    $ A4 P* ?$ D! t- G\" a5 z7 h
98.          ; ]1 x; \2 v5 Q5 K6 a. `\" l% D; T
    
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 % g6 F$ n6 ]3 v- ~) c* ^
    
100.          
     % `$ T6 }\" A. o% H
101.         sumload=sumload+g(cur_pos(i)); & p5 B$ U8 u7 u- K- _\" G
     
102. 
     % t% h7 T* l' z
103.         nn=nn+1;
     & l' O) n7 S2 ~' w: z7 W, l
104.         part_sol(nn)=cur_pos(i);
     / |  a\" s# a' s2 e: p
105.         temp_load=sumload;
     9 Q1 K\" X. J2 m' |; _
106.                            
     2 G  q\" b4 d9 ~4 B  z
107.         if cur_pos(i)~=1; 9 l* V& n, M' G& o) [
     
108.             rn=setdiff(rn,cur_pos(i)); ! `) f3 B9 ]+ W7 l$ {* l
     
109.             n=1; # S4 q# M$ Q; x7 A# l$ k* B0 p' j6 J
     
110.             A=[]; ) W$ d/ H8 g9 {  C$ ~
     
111.         end;
     / Q, Z* ~* z4 Z5 q
112.          
     ' h: R+ }* S% D& X  c
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 & R/ i# C. K1 Q6 M
     
114.            if setdiff(part_sol,1)~=[]; 5 a1 U/ q+ O+ \7 m- [# }
     
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 , ]3 }& M* H' B+ {\" W  q
     
116.                 fid=fopen('out_solution.txt','a+');
     3 b5 K5 y8 k1 L
117.                 fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'条路径是:');
     . ]$ @- J& E! }  f
118.                 fprintf(fid,'%i  ',part_sol);
       G: y\" Q6 W2 Y) d+ J
119.                 fprintf(fid,'\n');
     5 ?: u5 h1 l  F  }0 q% z
120.                 fprintf(fid,'%s','当前的用户需求量是:');
     1 @  T\" d$ X( M3 d( {5 ^
121.                 fprintf(fid,'%i\n',temp_load); ! `0 ?9 {$ N5 A# l6 i\" D
     
122.                 fprintf(fid,'------------------------------\n'); ) ]$ b+ }- m6 E' j  x' S
     
123.                 fclose(fid);        ) G, H3 n7 B# ?% Z- {3 X
     
124.                  
     6 }& v# F  N& ]
125.                 % 对所得路径进行路径内3-opt优化
     $ o+ s' P6 x+ O! U) J7 @
126.                 final_sol=exchange(part_sol);   e, N8 m* ~8 Q' |3 B
     
127.                               - K' m3 D7 Z3 U2 u& L( c
     
128.                 for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组
     2 Q; S+ G: q0 {, d/ c1 }; B! N7 b8 R6 I3 {
129.                     temp(t+nt)=final_sol(nt); . a  F\" Z8 r! t; Z& B* s. }
     
130.                 end; \" W% R0 ?9 [% g) l4 U+ ?
     
131.                 t=t+length(final_sol)-1;
     8 f* w; _) }1 [& ?9 x& P6 ?
132.                  
     / u3 F  t$ G; ?\" ^
133.                 sumload=0;
       B5 a  h$ [4 ?4 d
134.                 final_sol=setdiff(final_sol,1);
     $ q' D: [) W: D2 G
135.                 rn=setdiff(rn,final_sol); - t% I2 `% s' B7 @, L' q
     
136.                 part_sol=[];
     4 X! P: G6 J9 F8 }/ m
137.                 final_sol=[];
     5 c; r6 q+ }1 v# I1 d7 K
138.                 nn=1;
     * ^( `3 Y. f7 {. C
139.                 part_sol(nn)=cur_pos(i);
     & `( p4 `+ D6 }$ l5 m6 [
140.                 A=[]; 5 l+ K  X8 s* u' _7 ~) [/ F
     
141.                 n=1;
     / {! X$ P+ ^! a8 W- B! H
142.                  
     1 Q0 F7 i. f: M% o; _
143.             end;    \" y\" b/ u# h8 v5 h8 ^
     
144.         end; , r8 r. h  n- O7 E/ q) z+ P5 V
     
145.                  1 I. h- B1 b4 E: j6 u/ j3 u
     
146.         if setdiff(rn,1)==[];% 产生最后一条终点不为1的路径 % F) B; A; g# S1 `$ b5 }0 k
     
147.             n_sol=n_sol+1; 7 B* D5 \8 l) o
     
148.             nl=length(part_sol); ) c: ~* g+ `4 r. v  p. r
     
149.             part_sol(nl+1)=1;%将路径的最后1位补1
     ' e\" M9 {* D  T/ A
150.              3 _' J6 Z8 `8 L4 Y2 K- E
     
151.             % 对所得路径进行路径内3-opt优化
       Y7 B! ^8 e! M+ X& j3 B3 R1 A
152.             final_sol=exchange(part_sol);            
     7 b0 H. M0 v4 ?! n
153.             - h4 @$ D: `. `9 `9 }
     
154.             for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组
     & h4 R  S& p/ I+ X
155.                 temp(t+nt)=final_sol(nt);                 7 _6 P5 o# ]2 v; m: z) O; e/ U, C
     
156.             end;
     2 H\" p' k% ~1 e0 ]  O
157.             
     4 ]* m9 t2 o' _% W& P+ 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 \" B) s; g: |, _
     
159.              4 j3 i; x! F( a
     
160.             for ki=1:length(temp)-1;
     % ~! D- r0 s) M; T# p; s
161.                 deltao(temp(ki),temp(ki+1))=deltao(temp(ki),temp(ki+1))+Q/cost(n_gen,i);
     : h' P5 [3 ]\" `7 o! e
162.             end;  
     6 W, N) ^; j+ E7 z5 Z
163.             
     9 \- w! S) s+ P0 A& k
164.             if cost(n_gen,i)<best_cost; ( f3 W5 Y5 ^; w+ M
     
165.                 best_cost=cost(n_gen,i);
     / Y: Y; c+ ~\" j5 o9 n7 s+ |9 ?
166.                 old_cost=best_cost;
     . w# O  H/ Y) K( t\" \8 q
167.                 best_gen=n_gen;  % 产生最小费用的代数 ) H: `: c; p4 f2 G$ }
     
168.                 best_ant=i; %产生最小费用的蚂蚁
     8 ^3 L) L. X9 O4 k
169.                 best_solution=temp; ' ^: B1 A! h2 a1 Z! Z
     
170.             end;
     / t, d* w/ g& J. h# k6 k! ~1 W- S
171.                                    1 Q  W( k7 O2 N# \& q% C' ], d
     
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 2 u- |' i3 T% |1 L, X9 k
     
173.                 for ii=1:32;
     ( ~, g\" Q! \( P
174.                     for jj=1:32; 4 v0 q: E6 H7 j2 s' f4 @, |0 I# t
     
175.                         tao(ii,jj)=(1-rou)*tao(ii,jj);
     0 I; E; }, y2 T* f% l, L/ I( C
176.                     end;
     9 H* E3 D' _. \1 s. i9 \
177.                 end; \" \# y5 o/ _/ B( K) N* ?
     
178.                  
     ; h+ O8 v\" Z6 y: A
179.                 for kk=1:length(best_solution)-1;
     6 D* C9 l6 w/ h: K\" x2 r/ ^) }
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));
     ; {2 O* a& g- |% P; M! f
181.                 end;  ' ?  s. V% `- O' \% M, H( `% \
     
182.             end;      
     5 ?. A0 ~  G/ O, x
183.                        
     9 L; n* {! F8 k% s8 A2 |9 f3 S
184.             fid=fopen('out_solution.txt','a+');
     * X( T5 }8 g* v- Y' m  Q
185.             fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'路径是:');
     $ x9 k+ v0 A\" {1 P
186.             fprintf(fid,'%i ',part_sol);
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落小墨

madio 发表于 2014-8-6 10:39
1 L7 g& r3 L8 P) O, P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