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。
6 q0 O6 ^0 h- h/ P" J0 c5 o

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 , y# ?7 m( ?1 X
   
2. %
   ) B& c! D) {) L/ h5 S
3. %    %    %    %    %    %    %    %    %    %    %
   ! j. \: e2 i# c* X7 q1 q2 N
4. ' u, N' i4 u. \5 p0 T
   
5. %initialize the parameters of ant colony algorithms
   & z2 m# ]) G  a7 O- \# y
6. load data.txt; 5 @0 W6 P( S8 x( g0 V9 Q& S
   
7. d=data(:,2:3);
   , Y1 p- P& l6 _2 t. D6 [
8. g=data(:,4);
   / b( y5 {' B/ D* K- N  T0 E
9. m=31; % 蚂蚁数
   0 Z6 e. [8 W7 }' U; d; W
10. alpha=1; . r( s+ X  L: P$ V
    
11. belta=4;% 决定tao和miu重要性的参数 1 M& \4 J5 |( h\" r0 i
    
12. lmda=0;
    1 o, {: \/ d5 A& ]
13. rou=0.9;　%衰减系数 ' q8 v8 K1 X* @1 ]# I7 c\" R! z2 |
    
14. q0=0.95; . V: M! n3 M' E- |6 r$ O9 z& U* y
    
15. % 概率
    + a1 O* V: V0 O2 D# x* J% n3 w
16. tao0=1/(31*841.04);%初始信息素
    9 Z1 g7 W8 n  x3 Q
17. Q=1;%　蚂蚁循环一周所释放的信息素
    ) U& u5 ?4 @. |/ X) G: a
18. defined_phrm=15.0;   % initial pheromone level value  
    0 `  e( W9 |- p- ^+ e
19. QV=100;  % 车辆容量
    + k3 ~7 c9 i; B; f, c
20. vehicle_best=round(sum(g)/QV)+1;　%所完成任务所需的最少车数
    6 E/ C; b1 g4 ?- p' B' d( m- N
21. V=40;
    ' o* `. J9 v! U) {& C; @9 T3 u+ ]) R
22. % 计算两点的距离  6 `# O0 \\" z9 z+ H: B' h2 C# H
    
23. for i=1:32;
    % L) u% Z, ^# T. z
24.     for j=1:32;
    4 \2 \- }$ s: L$ P: d( ]+ I
25.        dist(i,j)=sqrt((d(i,1)-d(j,1))^2+(d(i,2)-d(j,2))^2); : C5 q  r. p- G# H7 \# o, _1 S# c/ r
    
26.     end; ) A7 W1 K( |5 W. ~  x0 ~
    
27. end; 1 R3 @% D8 _: H1 B# g/ {' ]: {7 h
    
28. %给tao miu赋初值
    $ t: W1 e0 `9 |1 p! z6 |
29. for i=1:32;
    / ?& E* [9 l- R( f% W( m
30.        for j=1:32; 0 h4 ~* r# x8 L9 K8 A
    
31.            if i~=j;
    6 q6 d2 p0 D9 A& E8 R
32.                %s(i,j)=dist(i,1)+dist(1,j)-dist(i,j);
    & d$ d# \: O% }( D, Z! K
33.                tao(i,j)=defined_phrm;
    ! _0 @8 r& c/ W0 J
34.                miu(i,j)=1/dist(i,j);  
    5 f  Z6 G3 V- T. T7 f! C9 o
35.            end;                   ) ]* p, z8 w4 s0 A$ G2 j( N3 F. E
    
36.        end; / M7 ^1 z# a# D) m. ]+ G( _1 B/ j( S/ Y
    
37. end; $ c/ Q5 `( M1 v! K+ v
    
38. + U\" f1 v/ }/ w. a
    
39. for k=1:32;
    / `5 \1 J  k* I+ n\" E
40.      for k=1:32; ; y: V  r$ W, T, \2 a\" d6 `' K
    
41.          deltao(i,j)=0;
    9 l' d1 @  ~4 c5 X! d' A1 s
42.      end; . |* ?7 V. d' M6 f% W
    
43. end;             8 ]( V\" G: b) S
    
44. best_cost=10000;        
    7 [; f1 U3 A3 t. O( [- Q' o
45. for n_gen=1:50; : a\" x0 d$ N* }8 ^4 @; C& U2 A
    
46.    print_head(n_gen);  6 u& R0 I6 g0 k0 A) ^/ s1 D
    
47.   for i=1:m;
    5 G' e' k# s; b7 Y$ B& E; ]
48.      %best_solution=[];
    7 N& k9 e  s& D, c4 O( o4 M) C
49.      print_head2(i);
    2 _1 M  W1 [  F- o% Y
50.      sumload=0; \" G! u! k\" u7 l8 @  ]
    
51.      cur_pos(i)=1; ( N+ t2 H, z1 L% ~4 [. F
    
52.      rn=randperm(32); ( X. A, L; C* {' Y, `) F5 S
    
53.      n=1;
    \" ^# d* ^. j  I+ A5 Q4 d
54.      nn=1;
      q. y1 ~\" \* V, R1 U% @( X
55.      part_sol(nn)=1; 5 _: y# u. \, |, M! c& z' b
    
56.      %cost(n_gen,i)=0.0;
    ; s3 L1 X# j* V6 f
57.      n_sol=0;   % 由蚂蚁产生的路径数量 ' }8 C6 M, o) g
    
58.      M_vehicle=500; ( J7 o9 k% g% Z9 g1 M9 h
    
59.      t=0;  %最佳路径数组的元素数为0 6 [! C* R; I2 M0 R) Z6 O1 t
    
60.            % M3 J9 V1 o# \- o$ S  p
    
61.      while sumload<=QV;
    0 c\" B, U% h+ d, G9 K
62.                 1 w  y, ], {6 g* c# A& M: i  }
    
63.         for k=1:length(rn);
    : |  ~) q' I+ x9 Q2 d1 ?
64.             if sumload+g(rn(k))<=QV;
    : L9 S, D+ G, X, @( w, |\" P
65.                 gama(cur_pos(i),rn(k))=(sumload+g(rn(k)))/QV; * T2 q; Q( A7 y) D. [
    
66.                 A(n)=rn(k); / A* f1 `7 P9 o( H: }( {\" m
    
67.                 n=n+1;
    \" l, x$ }* j  A* Y# W, |' z  \
68.             end;
    ( s: ~1 L1 `9 d, e
69.         end;
    % q( K* v, L3 y- J% k
70.        fid=fopen('out_customer.txt','a+');
      H4 x2 j9 N1 d\" G1 ^4 l) q
71.         fprintf(fid,'%s  %i\t','the current position is:',cur_pos(i));   , ?3 p4 J\" a, [4 h$ f7 a6 s* |' k0 v
    
72.         fprintf(fid,'\n%s','the possible customer set is:') 4 |  m4 `( T3 i0 j$ o! K% `
    
73.         fprintf(fid,'\t%i\n',A);
    & F4 G\" b. r* I- \9 |
74.         fprintf(fid,'------------------------------\n');
    + R  g# N+ S: |! H/ x- A
75.         fclose(fid);
    7 q+ F# S  Q8 f3 R! C* I0 h
76.              p=compute_prob(A,cur_pos(i),tao,miu,alpha,belta,gama,lmda,i); + f4 r& k9 }3 C* X1 v
    
77.         maxp=1e-8; 1 t' f  d  f\" _) Y) s& Q
    
78.         na=length(A);
    * @5 D  D: y* Z
79.         for j=1:na;
    ' W/ I6 ~, K& U8 Q+ _+ q
80.                if p(j)>maxp
    * R/ p' D$ d8 f& F
81.                    maxp=p(j);
    2 H& W- M  l\" }; ?5 l4 _' }' b
82.                    index_max=j;
      ~4 B3 e& H  |
83.                end; - ~9 T  O! ^6 k0 v2 B8 ]# e$ W
    
84.         end; . ~; [7 C2 P0 h
    
85.             * {! h- R* t# G. U+ d
    
86.         old_pos=cur_pos(i); / f& g+ S2 |! h9 u
    
87.         if rand(1)<q0
    ! q7 Q: h- Y- ]( d& K5 {& k
88.             cur_pos(i)=A(index_max); 2 i0 d1 I+ }, q- _, C* `2 {7 x+ E6 e9 J
    
89.         else  
    ' }+ ]. u7 g% ^6 L
90.             krnd=randperm(na); & ], M$ }1 s/ U' G& H
    
91.             cur_pos(i)=A(krnd(1));        
    0 ~) H9 x7 |+ O$ @) S
92.             bbb=[old_pos cur_pos(i)]; 8 H) ?! c, o) P\" `) w% j+ Y
    
93.             ccc=[1 1];
    1 _* {: ^; t) U. [+ U
94.             if bbb==ccc;
    7 c8 A7 X) F. S\" J9 }
95.                 cur_pos(i)=A(krnd(2));  
    8 |: G  Y3 @2 g  a  _) m
96.             end; 2 d' L) h4 S' y3 H9 d5 i$ I1 m$ v
    
97.         end; - {5 N- n% j* V, E2 d
    
98.          2 ]7 C, j4 g6 L$ h6 }$ _
    
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 , d3 T8 T+ A8 g4 n\" f8 f: M1 K
    
100.          7 z; T: q, e* b
     
101.         sumload=sumload+g(cur_pos(i)); ( g\" K( J# @) a  q& I2 e; H
     
102. ; A$ L; M. x4 X; G! t5 Y/ r
     
103.         nn=nn+1;
     : R* z/ W! o# y
104.         part_sol(nn)=cur_pos(i);
     5 _+ {: u, M0 K6 ?
105.         temp_load=sumload;
     & K5 G. a8 P: U0 t, L  V3 ~5 Q
106.                            
     $ S3 m9 P* j7 n1 q! R. u! l' X- F# T6 g
107.         if cur_pos(i)~=1;
     0 T; O' l# f+ O/ A; Y
108.             rn=setdiff(rn,cur_pos(i)); , g! h( T1 W1 h1 f& I7 h6 C
     
109.             n=1;
     ) M' m; I! p$ v; w  O6 w2 V8 F
110.             A=[]; 9 _+ u* o. |+ X2 H) W) k
     
111.         end;
     0 c# r0 B/ W, h4 Q$ A
112.          6 ^% u4 F* H5 r\" X# m
     
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
     ) C9 q. |) j( e! e
114.            if setdiff(part_sol,1)~=[];
     2 p# Z% w) k5 ?$ l/ f- K! L
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
     \" t; S8 K) e# Z: ~9 _/ A
116.                 fid=fopen('out_solution.txt','a+');
     ; x# s$ {/ O3 s6 _3 K3 H- N
117.                 fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'条路径是:');
     6 O2 c\" l* A: I7 s) \7 _
118.                 fprintf(fid,'%i  ',part_sol);
     - S8 W  u# H( d
119.                 fprintf(fid,'\n');
     2 [6 r* P* M1 f& `& E0 E
120.                 fprintf(fid,'%s','当前的用户需求量是:');
     7 f  p- H# B, C\" z! A7 j( |8 S
121.                 fprintf(fid,'%i\n',temp_load); / Z( G4 C, o\" Z  R
     
122.                 fprintf(fid,'------------------------------\n'); ) Z  c# v; @) {  b
     
123.                 fclose(fid);        ) f/ P- ?. z0 n2 [% L2 ^
     
124.                  
     ! B9 v$ y9 A( D
125.                 % 对所得路径进行路径内3-opt优化
     : x; o& F- n9 J\" [+ T/ ^
126.                 final_sol=exchange(part_sol);
     # w* d+ o! Z/ k: c$ r6 r% Z
127.                               
     , e' p, `- S6 n7 r! i
128.                 for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组
     , h$ X* C$ m/ d  G& B
129.                     temp(t+nt)=final_sol(nt);
     $ k* I4 C) N5 u
130.                 end;
     0 `9 H: n* g# V\" @, a+ L9 p\" U' e
131.                 t=t+length(final_sol)-1; . |8 W4 z# ]' V- W% I
     
132.                  
     % s; A( X. f; H6 b% _
133.                 sumload=0;
     ; T# p/ i* v) m2 d) V5 W
134.                 final_sol=setdiff(final_sol,1); 8 d' q$ Y' h. Y
     
135.                 rn=setdiff(rn,final_sol); 8 A& Y5 b2 x# O( H1 p; Z
     
136.                 part_sol=[]; 3 e\" B+ B6 A! }; @
     
137.                 final_sol=[]; - h6 ?# `7 _& O( r5 b, V
     
138.                 nn=1; , k7 t4 G& P; F
     
139.                 part_sol(nn)=cur_pos(i); ) i, G! u3 X- C5 _, i
     
140.                 A=[]; * A& R' W& z: [1 e
     
141.                 n=1;
     3 j: l\" [( b. u  C5 e8 Q+ t
142.                  
     * \: I% g0 D2 \3 P- X
143.             end;   
     0 N- ]  [6 l\" W. q- u$ S
144.         end;
     + f$ H; |  V* M! j4 X
145.                  
     ' A3 V$ n/ V* M\" O9 [# P0 t
146.         if setdiff(rn,1)==[];% 产生最后一条终点不为1的路径
     1 J8 `8 i8 f8 S9 @, d
147.             n_sol=n_sol+1;
     0 ?' D\" H- u& A% N& }& T7 u( @
148.             nl=length(part_sol);
     ; l, U* S& c+ G( k1 d! d
149.             part_sol(nl+1)=1;%将路径的最后1位补1
     ) _- ^' A/ O6 f8 ]0 e2 A
150.              4 f9 Y) e1 ]8 h# Z1 C
     
151.             % 对所得路径进行路径内3-opt优化
     / W! X& X3 I1 P/ z% d
152.             final_sol=exchange(part_sol);            . s) \# d% d8 X  d( r6 N2 ?% s; L2 W+ S
     
153.               t: p: c! ~/ e& ]- ]! T
     
154.             for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组 3 U! J\" [  U! o/ V. T+ N
     
155.                 temp(t+nt)=final_sol(nt);                 
     6 f' }2 ~- _# Q$ @. k+ d) `+ k
156.             end;   d, z! y; q: z0 X4 \2 z
     
157.              ' l* U  p. x1 r  x& Q\" n% D
     
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 - X# Z* [/ ~\" U
     
159.              - [: M; G6 }7 d( i) N; x1 T3 n0 J
     
160.             for ki=1:length(temp)-1; 4 b; h, a) t9 W0 l$ q
     
161.                 deltao(temp(ki),temp(ki+1))=deltao(temp(ki),temp(ki+1))+Q/cost(n_gen,i); - h1 E( {2 g1 \/ X1 b$ j5 n0 o6 i
     
162.             end;  4 s/ I% R) a4 t' F# U
     
163.             . n4 ]6 N9 K; d- G# I, r
     
164.             if cost(n_gen,i)<best_cost;
     , X' b* `9 X+ G! Y9 w
165.                 best_cost=cost(n_gen,i); 8 t7 Z# G/ [9 F& r6 Z: O
     
166.                 old_cost=best_cost; / n( G7 ?3 k  z: ^* Z. M1 z
     
167.                 best_gen=n_gen;  % 产生最小费用的代数
     # e; U' f, g9 X7 N7 d
168.                 best_ant=i; %产生最小费用的蚂蚁
     \" L5 N# J# ^# x% R
169.                 best_solution=temp; % T0 o! i3 Q! P/ R9 U
     
170.             end; 1 }; ~  t. G9 g7 N6 K9 n+ w9 X8 E1 ?
     
171.                                    
     0 a! x: X3 L0 l  \5 j+ K
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: O7 B) e2 ]* @# p0 @+ h
173.                 for ii=1:32;
     1 o3 C& j: |, H. p2 j9 V# K
174.                     for jj=1:32;
     ; M5 P, s9 p# |# |, r
175.                         tao(ii,jj)=(1-rou)*tao(ii,jj); % }9 J8 ~2 n# g- \  t& x
     
176.                     end;
     * B# [  V1 O! X5 m
177.                 end;
     + s7 ]+ K' Z; F6 \' U# o: ^& G3 _5 `\" f
178.                  6 D( o7 u8 |4 q! M& k! t6 W
     
179.                 for kk=1:length(best_solution)-1; 4 z. I9 l\" |. G( ]4 a. l
     
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)); 8 s+ E* D7 G( ~' r
     
181.                 end;  
     # t! M$ P\" X2 }% I* p% n, z
182.             end;      
     , c( w) x: ~& x8 G& g
183.                        1 j; M3 A' n. \/ ~7 k; [
     
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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

; @& r+ i3 v. H4 |8 S* F9 x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