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Halcom 发表于 2017-1-20 19:54:04

9蚁群算法优化求解TSP问题--视频分享

9蚁群算法优化求解TSP问题--视频分享
百度网盘链接：http://pan.baidu.com/s/1cvLIZ8 密码：gtty
具体链接在halcom.cn论坛，联系人QQ：3283892722
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具体的代码如下：
clc,clear,close all
warning off
% 城市节点的坐标
x=[41,37,54,25,7,2,68,71,54,83,64,18,22,83,91,...
    25,24,58,71,74,87,18,13,82,62,58,45,41,44,4];
y=[94,84,67,62,64,99,58,44,62,69,60,54,60,46,38,...
    38,42,69,71,78,76,40,40,7,32,35,21,26,35,50];
% plot(x,y,'ro')
citynum = 30;% citynum表示城市数目
q = 10^6;      % Q常量
maxgen = 1e2;% 迭代次数
r=0.9;         % r表示轨迹持久性
a=1.5;         % a表示轨迹相对重要性
b=2;         % b表示能见度相对重要性
sizepop = 30;% m表示蚂蚁数目
% 城市各节点之间的距离
for i=1:citynum
    for j=1:citynum
      dij(i,j)=sqrt((x(i)-x(j))^2+(y(i)-y(j))^2); % 距离
    end
end
for i=1:citynum
    dij(i,i)= 99999999999999999;
end

% 初始化信息素强度表
tao = ones(citynum)*100;
zbest = randperm(citynum);% 最优路径初始化
fitnesszbest = inf;         % 最短路径初始化
% 进入主循环
for i=1:maxgen
   
    tabu=ones(sizepop,citynum);%禁忌表
    tabu(:,1)=0;
    % 路径的初始化
    for jj=1:sizepop
%         path(jj,:) = randperm(citynum );
      path(jj,:) = ones(1,citynum );
      
      for step=1:citynum-1
            ta=tao.^a;   % a表示轨迹相对重要性
            tb=dij.^(-b);% b表示能见度相对重要性
            td=ta.*tb;
            pd=tabu(jj,:).*td(path(jj,step),:);
            pk=pd/sum(pd); % 概率
            rk=rand;
            spk=0;
            j=1;
            while j<=citynum
                if rk<spk+pk(j)
                  break;
                else
                  spk=spk+pk(j);
                  j=j+1;
                end
            end
            tabu(jj,j)=0;
            path(jj,step+1)=j;
      end
      
      fitness(jj) = ca_tsp(citynum,path(jj,:),dij);
    end
   
    = max(fitness); % 最差的路径
    = min(fitness); % 最优的路径
   
    points = ;
    while(max(points)>citynum)
      points = ceil(sizepop*rand(1,2));    % 随机选取两个节点
    end
   
    path(index1,:) = path(index2,:);   % 最差的路径 = 最优的路径
%   path(index1,) = path(index1,);
%   path(index1,min(points):1:max(points)) = path(index1,max(points):-1:min(points));
%   path(index1,min(points):1:max(points)) = path(index1,);
    path(index1,min(points):1:max(points)) = path(index1,);
    fitness(index1) = ca_tsp(citynum,path(index1,:),dij);
   
    % dtao初始化
    dtao = zeros(citynum);
    for j = 1:sizepop
      for k = 1:citynum-1
            dtao( path(j,k),path(j,k+1) ) = dtao( path(j,k),path(j,k+1) ) + q/fitness(j);
            dtao( path(j,k+1),path(j,k) ) = dtao( path(j,k), path(j,k+1) );
      end
      dtao( path(j,citynum),path(j,1) ) = dtao( path(j,1),path(j,citynum) );
    end
   
    = min(fitness);
    if minfitness<fitnesszbest
      fitnesszbest = minfitness;   % 最优路径长度
      zbest = path(index,:);       % 最优路径
    end

    tao = r*tao + dtao;% r表示轨迹持久性
end
%% 利用tao来求解一条路径
ta = tao.^a;      % a表示轨迹相对重要性
tb = dij.^(-b);   % b表示能见度相对重要性
td = ta.*tb;
for i=1:citynum
    = max(td(i,:));% 每一行的最大值对应的旗标
    tao_path(i) = index;% 记录的最优路径
    td(:, index) = 0;   % 已经选择的标号置0，下一次迭代不会被选中
end
new_fitness = ca_tsp(citynum,tao_path,dij);
if new_fitness<fitnesszbest
    fitnesszbest = new_fitness;
    zbest = tao_path;
end
%%
disp('最优路径')
zbest

figure(1)
plot(x,y,'ro');
hold on
for i=1:citynum
    if i==citynum
      plot(,,'b-')
    else
      plot(,,'b-')
    end
    text(x(zbest(i)),y(zbest(i))+1,num2str(zbest(i)))
end
案例分享：
【1】改进的蚁群算法的机器人路径寻优：http://pan.baidu.com/s/1c2GUJPA
【2】蚁群算法函数寻优

大海 发表于 2017-2-13 05:35:36

{:2_31:}太棒了！

lishitong 发表于 2017-2-17 10:43:47

很不错，支持一下

筱甯lnl 发表于 2017-2-19 10:32:49

百度网盘的链接视频是不能播放的吗？

筱甯lnl 发表于 2017-2-19 10:36:24

{:2_31:}试试

Halcom 发表于 2017-2-19 11:16:20

筱甯lnl 发表于 2017-2-19 02:32
百度网盘的链接视频是不能播放的吗？

http://halcom.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=280&extra=page%3D1

清风 发表于 2017-2-26 18:24:49

我问问吾问无为谓吾问无为谓吾问无为谓吾问无为谓无无

huwenping 发表于 2017-3-23 00:32:18

蚁群算法优化求解TSP问题，经典！

Helenja 发表于 2017-5-25 17:04:30

{:2_31:} 谢谢楼主,太好了

丶黄霸霸 发表于 2017-6-7 15:04:43

老铁继续下载代码

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