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。

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
   : U, p( y( o4 B9 v/ `# ?. \( y
2. % ( y; F, W9 O, M+ C1 l4 D* n
   
3. %    %    %    %    %    %    %    %    %    %    % 7 t9 |# I0 p+ z
   
4. 
   , E4 E+ j3 H' v# C# k& C3 T3 H
5. %initialize the parameters of ant colony algorithms 3 r) z) P2 B+ x! Y. d
   
6. load data.txt; ; d$ Y- T3 u* s! ^: n
   
7. d=data(:,2:3); & E1 y$ [# Z5 C- u
   
8. g=data(:,4);
     c% j7 L3 s1 v% Y8 |$ q, I
9. m=31; % 蚂蚁数
   * R7 m* f8 P0 O3 x( M% A
10. alpha=1; 1 }- n- r! _6 h6 Y0 p
    
11. belta=4;% 决定tao和miu重要性的参数 / s. q$ H. b  k( B# k( U7 f
    
12. lmda=0;
    : E, J1 n+ H4 E/ s! k5 W. v9 V
13. rou=0.9;　%衰减系数   g% @. Q* Z2 N, A9 Y. E
    
14. q0=0.95;
    ) i& s  _0 _: @6 F$ g/ P: _
15. % 概率
    $ K' A  R( f! v9 P- g1 f! O
16. tao0=1/(31*841.04);%初始信息素 ( p$ X% c) {\" a: Z  ^
    
17. Q=1;%　蚂蚁循环一周所释放的信息素
    % `$ M9 ?2 {! T; Z2 t
18. defined_phrm=15.0;   % initial pheromone level value  
    ( b5 S) z, e; X8 j
19. QV=100;  % 车辆容量 * _9 I5 a% U+ @6 w5 ^6 A6 a$ m
    
20. vehicle_best=round(sum(g)/QV)+1;　%所完成任务所需的最少车数 2 c\" M! o- k5 i\" p( u7 |
    
21. V=40; ! x2 i8 E. D* Q& M# h
    
22. % 计算两点的距离  
    , }\" {+ G3 Z+ k- E! U$ B
23. for i=1:32; 9 Q\" p! ^9 l2 [
    
24.     for j=1:32;
      H( P/ ^! ?# f2 j+ `3 v2 M- k% _3 a, W
25.        dist(i,j)=sqrt((d(i,1)-d(j,1))^2+(d(i,2)-d(j,2))^2); 3 i6 `' O  S* ]0 r, ]2 v$ ]' Z  f
    
26.     end;
    , Q. k+ w) _. ^6 I. G
27. end;
    ( i/ `; s2 l# t3 \& R- j7 ]& b( k
28. %给tao miu赋初值
    * x% G) ?# f! z  \
29. for i=1:32;
    ) r1 Z- J4 i& m* H4 L* o\" w+ r
30.        for j=1:32;
    ) F& ?& j* b# z8 G% O
31.            if i~=j; 2 G7 Z+ U' I  p) T
    
32.                %s(i,j)=dist(i,1)+dist(1,j)-dist(i,j); 2 l( K% {5 G' Y% A% _) t* C
    
33.                tao(i,j)=defined_phrm; . r! G# J) P4 X+ L) A# f7 Y\" y
    
34.                miu(i,j)=1/dist(i,j);  
    ' A4 y% X; n: X1 x$ q
35.            end;                   ' R' C; x* x, t  `3 M: o
    
36.        end; % g, a, z: D$ [: Q8 Z/ |- x' m6 D
    
37. end; 6 L* Y1 ^* ], `& m; r
    
38. 
    8 b0 J; o, `( V1 c+ j0 B+ c( l
39. for k=1:32; 7 t2 c, Z7 ~! F0 k, z
    
40.      for k=1:32; 9 e% }' H& L) C) N: G& L
    
41.          deltao(i,j)=0;
    8 g' F3 ]8 V\" H  |- Y4 G5 O
42.      end; 5 P# l8 x8 C  B, ?9 u0 j. F, b, [1 _
    
43. end;             : ^$ }+ ~* c' j& `/ e+ u# Z& \
    
44. best_cost=10000;        % f3 r) I; C- R6 c; q& Q* T
    
45. for n_gen=1:50; , H. R1 k$ ]! M3 _6 d* h- z
    
46.    print_head(n_gen);  
    ) J' F6 F% w7 M$ r6 C- a
47.   for i=1:m;
    0 L; P% j$ ^9 w5 y7 \3 b
48.      %best_solution=[]; 8 S, o7 s* R) r0 J8 Y: k8 K
    
49.      print_head2(i);
    4 J' F9 K4 z' P/ x9 p0 v
50.      sumload=0; . ~\" w4 N- d+ F) n6 s: K6 I
    
51.      cur_pos(i)=1;
    ) J2 [0 H, ]$ @8 J! \
52.      rn=randperm(32);
    2 k6 _2 f' w# P
53.      n=1;
      |0 L( j# u. J! P3 J
54.      nn=1;
    5 p. Q$ O, [& V' k' I1 c
55.      part_sol(nn)=1;
    4 t2 s8 c9 C- b* e( n5 T4 Q) s
56.      %cost(n_gen,i)=0.0;
    ( D% N; U5 N, z$ C) K. n: b
57.      n_sol=0;   % 由蚂蚁产生的路径数量 , o( H; `6 d2 X+ \- i4 F
    
58.      M_vehicle=500; : H/ f& w  S\" J# r
    
59.      t=0;  %最佳路径数组的元素数为0 / ?9 t; I4 t6 ~$ R( w+ ^
    
60.            
    5 C# ~, T7 D; g\" T; x
61.      while sumload<=QV; 4 z7 T! n- S* c, I# \
    
62.                
    - j( C3 H8 W+ Z: o* a
63.         for k=1:length(rn);
    ) e4 t) e/ P' @* S2 Q
64.             if sumload+g(rn(k))<=QV;
    ! D, x4 A8 c4 c/ E1 L
65.                 gama(cur_pos(i),rn(k))=(sumload+g(rn(k)))/QV; 7 H( v3 {2 S% j. l6 v9 o
    
66.                 A(n)=rn(k); 0 h- q/ B4 d, j6 f: r1 ]9 x
    
67.                 n=n+1;
    : [) Z: U2 R  v9 N; z
68.             end;
    $ b  q1 [9 \4 z( m! Q
69.         end; . Z5 a7 Z* l% }# S
    
70.        fid=fopen('out_customer.txt','a+'); ( J, y. h' p\" {6 k! h0 O
    
71.         fprintf(fid,'%s  %i\t','the current position is:',cur_pos(i));   # i$ y\" Q( O% {5 H  g
    
72.         fprintf(fid,'\n%s','the possible customer set is:')
    \" s  N) v( R5 X4 E3 V
73.         fprintf(fid,'\t%i\n',A); 9 W  i5 ?! N! C0 m6 C\" N
    
74.         fprintf(fid,'------------------------------\n'); & k3 F+ i( D* T7 r  S
    
75.         fclose(fid);
    $ z0 R% q% l3 V: h9 |9 y
76.              p=compute_prob(A,cur_pos(i),tao,miu,alpha,belta,gama,lmda,i); 7 X( a4 B. ~2 c6 T5 t6 r! Z
    
77.         maxp=1e-8;
    - J0 i4 q8 h3 p: c1 L( Q' o2 t+ B
78.         na=length(A); , w3 I' ]( }4 }9 g
    
79.         for j=1:na; ' n8 D! w- V) ?2 \: S5 h; l
    
80.                if p(j)>maxp - b5 p1 ~$ j9 {3 C4 W
    
81.                    maxp=p(j);
    2 x5 x0 b* T: a
82.                    index_max=j; / R! k; q% _$ u6 _! J' Y
    
83.                end; - s4 v; X8 U2 P\" Z9 J
    
84.         end;
    % Q7 ~# E% m8 d. _
85.             7 r  s8 J/ D; k0 P$ e  O& c
    
86.         old_pos=cur_pos(i); : \/ g' T% ^0 n4 f( i
    
87.         if rand(1)<q0 6 ]8 K( I# ], _6 L
    
88.             cur_pos(i)=A(index_max); 4 U* _# d. w( O  t% y: a
    
89.         else  8 h. m2 j0 w) |* D6 K
    
90.             krnd=randperm(na); % u. A* K  K- _* _, [
    
91.             cur_pos(i)=A(krnd(1));        
    + U! t- s, l0 m9 R6 b$ w. @
92.             bbb=[old_pos cur_pos(i)];
    8 V# w) ~5 T- X8 N\" C( Z
93.             ccc=[1 1];
    * u6 E/ `) Y0 J( \) t3 p
94.             if bbb==ccc; # R7 i$ s/ B5 x2 b& H# @8 R
    
95.                 cur_pos(i)=A(krnd(2));  
    ; |% m/ D8 a! f: T6 y
96.             end; 3 a9 x' G+ c7 v$ @9 I$ w& Y\" H
    
97.         end;
    / j  m\" B/ w9 `
98.          
    % M. p9 p0 X9 q
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 ) s$ P9 T4 K! @0 i% |8 X3 ^
    
100.          
     , |) ~  `- p' Y7 x
101.         sumload=sumload+g(cur_pos(i)); 6 r& K% J+ w$ S5 g/ p' G8 {4 v
     
102. 
     6 V\" o; {3 g% P
103.         nn=nn+1;
     ! v' I, L6 S, T( _: O
104.         part_sol(nn)=cur_pos(i); % m& ?9 O  P, z( j$ e! O
     
105.         temp_load=sumload;
     0 e! |, i; Y. y2 @% E
106.                            
     $ S8 m( G+ O; T/ l3 s. [
107.         if cur_pos(i)~=1;
     # I& \( h1 {2 l0 k! H# c
108.             rn=setdiff(rn,cur_pos(i));
     - _& V- `: V  X( P3 |
109.             n=1;
     2 L) s1 p6 ?  w\" @1 Z( Q
110.             A=[];
     1 W\" t( S  f7 b( V' x9 l. m
111.         end; ! M3 A' D$ c) K8 @9 j
     
112.          
     + T3 @# F8 {7 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
     # J# o' Y' a6 q- q- q6 Z1 T
114.            if setdiff(part_sol,1)~=[]; 5 y9 s/ x7 ]9 q& q% F. D9 q# d\" s
     
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
     ' J' C' [* s7 ^0 i! d
116.                 fid=fopen('out_solution.txt','a+'); # P) H4 q( n1 k2 u; I
     
117.                 fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'条路径是:');
     4 [. d' ~0 Z0 x, j) C+ x\" b
118.                 fprintf(fid,'%i  ',part_sol);
     , M+ G) m; z+ E& r; B5 J
119.                 fprintf(fid,'\n');
     4 i+ r. }5 @+ M
120.                 fprintf(fid,'%s','当前的用户需求量是:'); & `* A3 G9 z0 T- U- B2 W
     
121.                 fprintf(fid,'%i\n',temp_load); 8 J& R\" z, `2 x/ C; |( M# L, l! b
     
122.                 fprintf(fid,'------------------------------\n');
     8 Q2 I2 j/ ^. L\" m
123.                 fclose(fid);        
     0 m5 n* s+ M- y7 j( t; d
124.                  
     ) _! ~/ S3 @) X
125.                 % 对所得路径进行路径内3-opt优化 + K$ F, K5 }4 g  X; ^
     
126.                 final_sol=exchange(part_sol); ! B+ w. n* ?8 Q/ ?( b0 U
     
127.                               
     3 o6 E* h/ i0 C0 t\" w9 g1 |- r9 I  H
128.                 for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组
     % v5 B0 `0 u3 M& s
129.                     temp(t+nt)=final_sol(nt);
     5 N6 b& ?5 }& g0 ^6 G( @
130.                 end; 7 _% A. K0 s# y6 f& X2 H* t
     
131.                 t=t+length(final_sol)-1;
     & L1 P* o5 W( M2 E% [
132.                  
     1 \9 ?8 w, w; k
133.                 sumload=0; + P0 b( m/ D. H4 t6 H# C
     
134.                 final_sol=setdiff(final_sol,1);
     $ s0 b& j: E5 x0 d2 p6 n; y
135.                 rn=setdiff(rn,final_sol);
     2 B; \7 j, @! N# \2 l& p$ @
136.                 part_sol=[]; # o: k6 w0 e6 w8 ^\" v( c5 u\" Q
     
137.                 final_sol=[]; - `! `, B4 w7 m
     
138.                 nn=1; & @! f/ G& ]+ y4 c1 H& h$ E& ~
     
139.                 part_sol(nn)=cur_pos(i); ; l8 `! C4 v- Y7 R1 O# ^5 l) U
     
140.                 A=[]; + F7 a- o. o0 f8 Z
     
141.                 n=1; 8 P2 i+ j. I6 |# D& p7 U7 ^
     
142.                  
     7 M) k1 d( w4 b! |8 y
143.             end;    9 L' s( `$ E3 R$ D\" v0 C0 P: q
     
144.         end;   ~, X7 \' M. D4 n% N5 \
     
145.                  
     6 u& T% r. ?' S/ u* |
146.         if setdiff(rn,1)==[];% 产生最后一条终点不为1的路径
     $ J  B4 j8 r; t. \7 B5 Z; ~
147.             n_sol=n_sol+1; ) E$ h/ T% Q; x8 w. D
     
148.             nl=length(part_sol);
     / b8 ]; K& U7 c7 c\" C: ]
149.             part_sol(nl+1)=1;%将路径的最后1位补1
     * p9 E7 r\" ^7 b4 G) s1 ]! a
150.              + K8 v: v: F% b5 P$ }
     
151.             % 对所得路径进行路径内3-opt优化 / a0 K1 D# y; i& ?4 X) N
     
152.             final_sol=exchange(part_sol);            
     3 R% s8 @8 d2 m+ Q+ G
153.             
     5 u% Q/ R% \  A, ^% i/ a
154.             for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组 7 ^\" c1 b3 S! E6 h  j
     
155.                 temp(t+nt)=final_sol(nt);                 ; q6 k! [+ a4 [6 ~) G! E2 B
     
156.             end;
     - I+ V  u' l0 F: R# ?9 a\" }
157.             
     5 J( H, w; L' y& _% P$ w  z8 R
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
     * Y* ~1 v' o- a' N/ C, v
159.              * z- F9 A; x4 l9 ~5 o
     
160.             for ki=1:length(temp)-1; 4 Q2 y) Z1 Z& o9 A( t
     
161.                 deltao(temp(ki),temp(ki+1))=deltao(temp(ki),temp(ki+1))+Q/cost(n_gen,i); 6 I. [3 j. R$ y5 G# {
     
162.             end;  4 m) m/ k: }* _% m! U
     
163.             ) h; k1 k4 k\" Y% i; K7 X
     
164.             if cost(n_gen,i)<best_cost; , k5 i4 O0 i4 K) i* k
     
165.                 best_cost=cost(n_gen,i);
     5 u1 @, M' s; Y1 ~0 {; l
166.                 old_cost=best_cost; : f2 L9 o$ n. [* ^) ?
     
167.                 best_gen=n_gen;  % 产生最小费用的代数
     % p0 [4 L0 V* u  e0 L3 i# B
168.                 best_ant=i; %产生最小费用的蚂蚁
     / M/ x* c$ ]8 _\" H% q
169.                 best_solution=temp;   _9 I) A! x) }) K' x* Q  Q
     
170.             end; 1 r$ k) r' A0 h2 ~/ g8 d2 {
     
171.                                    
     5 w7 d& q4 f\" n! U9 z( x
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
       b- W1 Q# C: |/ S( T% T4 Z. ?
173.                 for ii=1:32;
     * K( v9 u. G! d1 w  s1 \7 m6 W# h
174.                     for jj=1:32;
     0 `& F; ^- e$ G; M: S: a$ e' G
175.                         tao(ii,jj)=(1-rou)*tao(ii,jj); - Q1 y\" _1 l/ T0 j  e% O
     
176.                     end;
     ! o1 A* c: M4 x8 k! x' d
177.                 end; % J' h: {0 Y9 h/ y: g/ s8 J
     
178.                  8 o9 E' e$ Y; e4 y  e
     
179.                 for kk=1:length(best_solution)-1;
       ^/ m! Y& p% ?+ i/ n2 N! {% ]# U
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)); ' X' R9 f( t3 X' C9 F! O! K
     
181.                 end;  . o& U9 T) b% y5 j( \
     
182.             end;      
     : a0 x8 c) e6 c+ A; g
183.                        6 p% y% I2 f1 z. n4 u4 A
     
184.             fid=fopen('out_solution.txt','a+');
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189.             fprintf(fid,'%s %f\n','总费用是:',cost(n_gen,i));
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201. end;

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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

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