9蚁群算法优化求解TSP问题--视频分享

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9蚁群算法优化求解TSP问题--视频分享
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具体的代码如下：

1. clc,clear,close all
   
2. warning off
   
3. % 城市节点的坐标
   
4. x=[41,37,54,25,7,2,68,71,54,83,64,18,22,83,91,...
   
5.     25,24,58,71,74,87,18,13,82,62,58,45,41,44,4];
   
6. y=[94,84,67,62,64,99,58,44,62,69,60,54,60,46,38,...
   
7.     38,42,69,71,78,76,40,40,7,32,35,21,26,35,50];
   
8. % plot(x,y,'ro')
   
9. citynum = 30;  % citynum表示城市数目
   
10. q = 10^6;      % Q常量
    
11. maxgen = 1e2;  % 迭代次数
    
12. r=0.9;         % r表示轨迹持久性
    
13. a=1.5;         % a表示轨迹相对重要性
    
14. b=2;           % b表示能见度相对重要性
    
15. sizepop = 30;  % m表示蚂蚁数目
    
16. % 城市各节点之间的距离
    
17. for i=1:citynum
    
18.     for j=1:citynum
    
19.         dij(i,j)=sqrt((x(i)-x(j))^2+(y(i)-y(j))^2); % 距离
    
20.     end
    
21. end
    
22. for i=1:citynum
    
23.     dij(i,i)= 99999999999999999;
    
24. end
    
25. 
    
26. % 初始化信息素强度表
    
27. tao = ones(citynum)*100;
    
28. zbest = randperm(citynum);  % 最优路径初始化
    
29. fitnesszbest = inf;         % 最短路径初始化
    
30. % 进入主循环
    
31. for i=1:maxgen
    
32.    
    
33.     tabu=ones(sizepop,citynum);%禁忌表
    
34.     tabu(:,1)=0;
    
35.     % 路径的初始化
    
36.     for jj=1:sizepop
    
37. %         path(jj,:) = randperm(citynum );
    
38.         path(jj,:) = ones(1,citynum );
    
39.         
    
40.         for step=1:citynum-1
    
41.             ta=tao.^a;     % a表示轨迹相对重要性
    
42.             tb=dij.^(-b);  % b表示能见度相对重要性
    
43.             td=ta.*tb;
    
44.             pd=tabu(jj,:).*td(path(jj,step),:);
    
45.             pk=pd/sum(pd); % 概率
    
46.             rk=rand;
    
47.             spk=0;
    
48.             j=1;
    
49.             while j<=citynum
    
50.                 if rk<spk+pk(j)
    
51.                     break;
    
52.                 else
    
53.                     spk=spk+pk(j);
    
54.                     j=j+1;
    
55.                 end
    
56.             end
    
57.             tabu(jj,j)=0;
    
58.             path(jj,step+1)=j;
    
59.         end
    
60.         
    
61.         fitness(jj) = ca_tsp(citynum,path(jj,:),dij);
    
62.     end
    
63.    
    
64.     [maxfitness, index1] = max(fitness); % 最差的路径
    
65.     [minfitness, index2] = min(fitness); % 最优的路径
    
66.    
    
67.     points = [31,1];
    
68.     while(max(points)>citynum)
    
69.         points = ceil(sizepop*rand(1,2));    % 随机选取两个节点
    
70.     end
    
71.    
    
72.     path(index1,:) = path(index2,:);     % 最差的路径 = 最优的路径
    
73. %     path(index1,[points(1),points(2)]) = path(index1,[points(2),points(1)]);
    
74. %     path(index1,min(points):1:max(points)) = path(index1,max(points):-1:min(points));
    
75. %     path(index1,min(points):1:max(points)) = path(index1,[max(points)-1:-1:min(points), max(points)]);
    
76.     path(index1,min(points):1:max(points)) = path(index1,[min(points)+1:1:max(points), min(points)]);
    
77.     fitness(index1) = ca_tsp(citynum,path(index1,:),dij);
    
78.    
    
79.     % dtao初始化
    
80.     dtao = zeros(citynum);
    
81.     for j = 1:sizepop
    
82.         for k = 1:citynum-1
    
83.             dtao( path(j,k),path(j,k+1) ) = dtao( path(j,k),path(j,k+1) ) + q/fitness(j);
    
84.             dtao( path(j,k+1),path(j,k) ) = dtao( path(j,k), path(j,k+1) );
    
85.         end
    
86.         dtao( path(j,citynum),path(j,1) ) = dtao( path(j,1),path(j,citynum) );
    
87.     end
    
88.    
    
89.     [minfitness,index] = min(fitness);
    
90.     if minfitness<fitnesszbest
    
91.         fitnesszbest = minfitness;   % 最优路径长度
    
92.         zbest = path(index,:);       % 最优路径
    
93.     end
    
94. 
    
95.     tao = r*tao + dtao;  % r表示轨迹持久性
    
96. end
    
97. %% 利用tao来求解一条路径
    
98. ta = tao.^a;      % a表示轨迹相对重要性
    
99. tb = dij.^(-b);   % b表示能见度相对重要性
    
100. td = ta.*tb;
     
101. for i=1:citynum
     
102.     [maxtd,index] = max(td(i,:));  % 每一行的最大值对应的旗标
     
103.     tao_path(i) = index;  % 记录的最优路径
     
104.     td(:, index) = 0;     % 已经选择的标号置0，下一次迭代不会被选中
     
105. end
     
106. new_fitness = ca_tsp(citynum,tao_path,dij);
     
107. if new_fitness<fitnesszbest
     
108.     fitnesszbest = new_fitness;
     
109.     zbest = tao_path;
     
110. end
     
111. %%
     
112. disp('最优路径')
     
113. zbest
     
114. 
     
115. figure(1)
     
116. plot(x,y,'ro');
     
117. hold on
     
118. for i=1:citynum
     
119.     if i==citynum
     
120.         plot([x(zbest(i)),x(zbest(1))],[y(zbest(i)),y(zbest(1))],'b-')
     
121.     else
     
122.         plot([x(zbest(i)),x(zbest(i+1))],[y(zbest(i)),y(zbest(i+1))],'b-')
     
123.     end
     
124.     text(x(zbest(i)),y(zbest(i))+1,num2str(zbest(i)))
     
125. end

复制代码

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

{:2_31:}太棒了！

lishitong

很不错，支持一下

筱甯lnl

百度网盘的链接视频是不能播放的吗？

筱甯lnl

{:2_31:}试试

Halcom

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=v ... &extra=page%3D1

清风

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

蚁群算法优化求解TSP问题，经典！

Helenja

{:2_31:} 谢谢楼主,太好了

丶黄霸霸

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