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蚁群算法解决ATT48问题(matlab)

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fantimond        

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发表于 2009-5-25 16:01 |只看该作者 |倒序浏览
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function [bestr, phe, rlength] = ACO(city, varargin)        %(city, Niteration, use prebuilt pheromone, batch mode)
tic
%load att48.txt city;

global NC distan phe a b

NC = size(city, 1);           % 城市个数
distan = zeros(NC);            % store the distance between citys
bestr = logical(zeros(1, NC));         % 用来记录最优路径

if nargin >= 2
    M = varargin{1};
else
    M = 1;       % 最大循环次数
end

if nargin >= 3
    phe = varargin{2};
    rlength = inf;
else
    phe = ones(NC, NC);    % 初始时刻各边上的信息量为1
    rlength = inf;        % 用来记录当前找到的最优路径长度
end
evap = 0.2;         % 挥发系数 0.2 ?
a = 1;        % a = 1 ?
b = 2;
Q = 33000;            % length is 33062
Qt = 1000;
ants = 20;         % 蚂蚁数量


for i = 1: NC       % 计算各城市间的距离
    for j = 1: NC
        distan(i, j) = sqrt((city(i, 2) - city(j, 2)) ^2 + (city(i, 3) - city(j, 3)) ^2);
    end
end

for ite = 1 : M
    for k = 1 : ants       %考查第K只蚂蚁
        nphe = zeros(NC, NC);         % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零
        [routek, lengthk] = travel();
        if lengthk < rlength           % 找到一条更好的路径
            rlength = lengthk;
            bestr = routek;
        end
        for i = 1 : NC - 1      % 第K只蚂蚁在路径上释放的信息量
            nphe(routek(i), routek(i + 1)) = nphe(routek(i), routek(i + 1)) + (exp(Qt / (lengthk - Q))) * 0.4 / ants;        %%%
        end
        nphe(routek(NC), 1) = nphe(routek(NC), 1) + (exp(Qt / (lengthk - Q))) * 0.4 / ants;            %%%
    end
    for i = 1 : NC - 1
        for j = i + 1 : NC
            if nphe(i, j) == 0
                nphe(i, j) = nphe(j, i);
            end
        end
    end
    phe = (1 - evap) .* phe + nphe;
end

rlength
if nargin < 4
    toc
end

%%% travel
function [tabuk, val] = travel()   % 某只蚂蚁找到的某条路径

global NC distan phe a b cp

p = fix(NC * rand) + 1;
val = 0;        % 初始路径长度设为 0
isin = logical(zeros(1, NC));        % mark visited city
tabuk = int8(zeros(1, NC));        % used to store the route

tabuk(1) = p;    % 该蚂蚁都从第 p 个城市出发的
isin(p) = true;
n = 1;

for i = 1 : NC - 1
    cp = zeros(1, NC);     % 转移概率
    np = tabuk(n);         % 蚂蚁当前所在的城市号
    p_sum = 0;        % to calc pheromone sum
    for j = 1 : NC
        if isin(j) ~= true
            ada=1 / distan(np, j);
            cp(j) = phe(np, j) ^ a * ada ^ b;
            p_sum = p_sum + cp(j);
        end
    end
    cp = cp ./ p_sum;

    NextCity = pchoice();
    n = n + 1;
    isin(NextCity) = true;
    tabuk(n) = NextCity;
    val = val + distan(np, NextCity);
end
val = val + distan(tabuk(1), tabuk(NC));

%%% pchoice
function NextCity = pchoice()        % choose the next city

global NC cp

tempR = rand(1, NC);
R2 = rand + 0.5;
tempR = (tempR + R2) .* cp;
[t2, NextCity] = max(tempR);


注:各种参数,包括信息量的增加 等应该怎么弄,有规则吗? 我这个程序只能达到3.54, 而最优的都3.3呢。
zan
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大苏        

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这个程序到底时求什么的呀,我有点看不懂呀,还有假设城市之间的距离不是坐标图而是距离图,那在编程的时候应该怎么做呀
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蚁群算法的大致原理我已经看过好多遍了的,但是就是在编程的时候卡住了,卖友办法,在建模的时候就卡住了,毕竟我在编程方面时菜鸟,能不能具体的帮我弄一下呀,原题时98年数学建模题目,安排灾情巡视路线的那个题目,谢谢
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z_jinjin        

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怎么论坛里都没有关于具体算法的例子和程序代码,这样学习起来不是很方面呢,对于我们这些初学者而言
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香9醋        

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想请问下蚁群算法att48之类是在哪里下载?谢谢,如果方便能不能发给我一份?chengketty@163.com。太感谢了!
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