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9蚁群算法优化求解TSP问题--视频分享

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发表于 2017-1-20 19:54:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
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
欢迎大家录制视频,并提交给我,我来设置视频,你可在论坛进行打赏分享。
视频专用播放器:http://halcom.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=258&extra=page%3D1

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. % 初始化信息素强度表
  26. tao = ones(citynum)*100;
  27. zbest = randperm(citynum);  % 最优路径初始化
  28. fitnesszbest = inf;         % 最短路径初始化
  29. % 进入主循环
  30. for i=1:maxgen
  31.    
  32.     tabu=ones(sizepop,citynum);%禁忌表
  33.     tabu(:,1)=0;
  34.     % 路径的初始化
  35.     for jj=1:sizepop
  36. %         path(jj,:) = randperm(citynum );
  37.         path(jj,:) = ones(1,citynum );
  38.         
  39.         for step=1:citynum-1
  40.             ta=tao.^a;     % a表示轨迹相对重要性
  41.             tb=dij.^(-b);  % b表示能见度相对重要性
  42.             td=ta.*tb;
  43.             pd=tabu(jj,:).*td(path(jj,step),:);
  44.             pk=pd/sum(pd); % 概率
  45.             rk=rand;
  46.             spk=0;
  47.             j=1;
  48.             while j<=citynum
  49.                 if rk<spk+pk(j)
  50.                     break;
  51.                 else
  52.                     spk=spk+pk(j);
  53.                     j=j+1;
  54.                 end
  55.             end
  56.             tabu(jj,j)=0;
  57.             path(jj,step+1)=j;
  58.         end
  59.         
  60.         fitness(jj) = ca_tsp(citynum,path(jj,:),dij);
  61.     end
  62.    
  63.     [maxfitness, index1] = max(fitness); % 最差的路径
  64.     [minfitness, index2] = min(fitness); % 最优的路径
  65.    
  66.     points = [31,1];
  67.     while(max(points)>citynum)
  68.         points = ceil(sizepop*rand(1,2));    % 随机选取两个节点
  69.     end
  70.    
  71.     path(index1,:) = path(index2,:);     % 最差的路径 = 最优的路径
  72. %     path(index1,[points(1),points(2)]) = path(index1,[points(2),points(1)]);
  73. %     path(index1,min(points):1:max(points)) = path(index1,max(points):-1:min(points));
  74. %     path(index1,min(points):1:max(points)) = path(index1,[max(points)-1:-1:min(points), max(points)]);
  75.     path(index1,min(points):1:max(points)) = path(index1,[min(points)+1:1:max(points), min(points)]);
  76.     fitness(index1) = ca_tsp(citynum,path(index1,:),dij);
  77.    
  78.     % dtao初始化
  79.     dtao = zeros(citynum);
  80.     for j = 1:sizepop
  81.         for k = 1:citynum-1
  82.             dtao( path(j,k),path(j,k+1) ) = dtao( path(j,k),path(j,k+1) ) + q/fitness(j);
  83.             dtao( path(j,k+1),path(j,k) ) = dtao( path(j,k), path(j,k+1) );
  84.         end
  85.         dtao( path(j,citynum),path(j,1) ) = dtao( path(j,1),path(j,citynum) );
  86.     end
  87.    
  88.     [minfitness,index] = min(fitness);
  89.     if minfitness<fitnesszbest
  90.         fitnesszbest = minfitness;   % 最优路径长度
  91.         zbest = path(index,:);       % 最优路径
  92.     end

  93.     tao = r*tao + dtao;  % r表示轨迹持久性
  94. end
  95. %% 利用tao来求解一条路径
  96. ta = tao.^a;      % a表示轨迹相对重要性
  97. tb = dij.^(-b);   % b表示能见度相对重要性
  98. td = ta.*tb;
  99. for i=1:citynum
  100.     [maxtd,index] = max(td(i,:));  % 每一行的最大值对应的旗标
  101.     tao_path(i) = index;  % 记录的最优路径
  102.     td(:, index) = 0;     % 已经选择的标号置0,下一次迭代不会被选中
  103. end
  104. new_fitness = ca_tsp(citynum,tao_path,dij);
  105. if new_fitness<fitnesszbest
  106.     fitnesszbest = new_fitness;
  107.     zbest = tao_path;
  108. end
  109. %%
  110. disp('最优路径')
  111. zbest

  112. figure(1)
  113. plot(x,y,'ro');
  114. hold on
  115. for i=1:citynum
  116.     if i==citynum
  117.         plot([x(zbest(i)),x(zbest(1))],[y(zbest(i)),y(zbest(1))],'b-')
  118.     else
  119.         plot([x(zbest(i)),x(zbest(i+1))],[y(zbest(i)),y(zbest(i+1))],'b-')
  120.     end
  121.     text(x(zbest(i)),y(zbest(i))+1,num2str(zbest(i)))
  122. 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


算法QQ  3283892722
群智能算法链接http://halcom.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=73
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{:2_31:}太棒了!
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发表于 2017-2-17 10:43:47 | 显示全部楼层
很不错,支持一下
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发表于 2017-2-19 10:32:49 | 显示全部楼层
百度网盘的链接视频是不能播放的吗?
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发表于 2017-2-19 10:36:24 | 显示全部楼层
{:2_31:}试试
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 楼主| 发表于 2017-2-19 11:16:20 | 显示全部楼层
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发表于 2017-2-26 18:24:49 | 显示全部楼层
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
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发表于 2017-3-23 00:32:18 | 显示全部楼层
蚁群算法优化求解TSP问题,经典!
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发表于 2017-5-25 17:04:30 | 显示全部楼层
{:2_31:} 谢谢楼主,太好了
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发表于 2017-6-7 15:04:43 | 显示全部楼层
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