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, y; @6 L+ U! h1 D) G+ g: G一、简介- `/ t5 N' ]) [0 ~
1 蚁群算法的提出) \( h- C# e+ I7 G% K6 r; Q: i
蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。- v* m8 ]& s+ C- v- ~0 B( ^/ Y
% A0 J! \( ~+ A9 }9 X$ q
2 算法的基本原理
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6 R S' K/ W' A二、源代码8 w( B6 N7 {% X6 T- X
. ]* r$ q, I; N4 y' F5 q l- %function [bestroute,routelength]=Ant
- clc
- clear
- tic
- % 读入城市间距离矩阵数据文件
- CooCity = load( 'CooCity.txt' ) ;% 城市网络图坐标数据文件,txt形式给出
- NC=length(CooCity); % 城市个数
- for i=1:NC % 计算各城市间的距离
- for j=1:NC
- distance(i,j)=sqrt((CooCity(i,2)-CooCity(j,2))^2+(CooCity(i,3)-CooCity(j,3))^2);
- end
- end
- % distance=xlsread('DistanceCity.xls'); % 城市间距离矩阵数据文件,excel形式给出
- MAXIT=10; % 最大循环次数
- Citystart=[]; % 起点城市编号
- tau=ones(NC,NC); % 初始时刻各边上的信息痕迹为1
- rho=0.5; % 挥发系数
- alpha=1; % 残留信息相对重要度
- beta=5; % 预见值的相对重要度
- Q=10; % 蚁环常数
- NumAnt=20; % 蚂蚁数量
- %bestroute=zeros(1,48); % 用来记录最优路径
- routelength=inf; % 用来记录当前找到的最优路径长度
- for n=1:MAXIT
- for k=1:NumAnt %考查第K只蚂蚁
- deltatau=zeros(NC,NC); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零
- %[routek,lengthk]=path(distance,tau,alpha,beta,[]); % 不靠率起始点
- [routek,lengthk]=path(distance,tau,alpha,beta,Citystart); % 指定起始点
- if lengthk<routelength % 找到一条更好的路径
- routelength=lengthk;
- bestroute=routek;
- end
- for i=1:NC-1 % 第K只蚂蚁在路径上释放的信息量
- deltatau(routek(i),routek(i+1))=deltatau(routek(i),routek(i+1))+Q/lengthk; % 信息素更新
- end
- %deltatau(routek(NC),1)=deltatau(routek(NC),1)+Q/lengthk; %
- end
- length_n(n)=routelength; % 记录路径收敛
- tau=(1-rho).*tau; % 信息素挥发
- end
- %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
- costtime=toc;
- subplot(1,2,1),plot([CooCity(bestroute,2)],[CooCity(bestroute,3)],'-*')
- subplot(1,2,2),plot([1:MAXIT],length_n,'-*')
- [routelength,costtime]# w _+ ?8 r4 y9 ?; g
( s4 k( Q h" d& T; c/ p" T$ B1 ~/ {. ?9 t
三、运行结果
8 z# \" Y- s, d+ i- H2 o/ i3 A( M2 m' r I4 k
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