蚁群算法求解tsp
① MATLAB 蚁群算法求解TSP问题
n个城市，编号为1---n
for循环的次数是蚂蚁重复城市的次数，比如5个蚂蚁放到4个城市，需要重复两遍才能放完蚂蚁，每次循环产生n个1---n的随机数,相当于随机n个城市，产生城市序列
循环结束
Tabu一句表示将m个蚂蚁随机，每个蚂蚁放到前面产生的城市序列中，每个蚂蚁一个城市，需要m个，所以提取前面1：m个序列
'表示转置，没有多大用处，可能参与后面的计算方便。
我感觉如果m,n很大的话，你这样做会产生很大的浪费，计算很多的随机数，这样的话更好，一句就得：(如果变量Randpos后面没有用到的话，如果用到了，还要用你的程序)
Tabu=ceil(n*rand(1,m))'
② 蚁群算法求解TSP问题遇到“索引超出矩阵维度。”的问题跪求大神能解答
你检查一下坐标矩阵是否出现了重复数值。比如你给的例子中C矩阵的第二个和第三个数值就重复了。
③ 蚁群算法
在蚂蚁种群中，蚂蚁间相互交流的方式是通过一种名为信息素的物质，它可以是蚂蚁行动时留下的物质，可以被其他蚂蚁所感知。
在寻找食物的过程中，如左图所示，三角形ABC是等边三角形，蚂蚁窝在A点，C点有食物，A点的两只蚂蚁选择了两条路线前往C点，一条为AB->BC，另一条A->C，当走远路的蚂蚁，到达C点时，延AC边上的蚂蚁已经走了一个来回，路径上信息素如右图所示。后到会感知到边AC上的信息素浓度更高一些，于是他也会选择AC来行走，因为相同时间内，信息素浓度更高的说明，路程更短。
蚁群算法便是基于这样的一个思想来解决如TSP等优化问题，一下介绍便是拿TSP问题来介绍蚁群算法
信息素用符号τ来表示，如下式，下标i，j表示从城市i到城市j这条道路上的信息素，上标0表示这是初次计算，也就是初始信息素，初始信息素都设置为1，或者一个较小的常数，表示每条道路上的信息素都相等，这样通过运算蚂蚁爬向各个城市的概率都相等
基于信息素，每只蚂蚁都有一个选择道路的公式，如下式
其中
当所有蚂蚁完成一次周游后，各个路径上的信息素进行一次更新
④ 请教，采用蚁群算法求解TSP问题的oliver30最优路径
给你产考产考//蚁群算法关于简单的TSP问题求解//#include#include#include#include#include#defineM13//蚂蚁的数量#defineN144//城市的数量#defineR1000//迭代次数#defineIN1//初始化的信息素的量#defineMAX0x7fffffff//定义最大值structcoordinate{charcity[15];//城市名intx;//城市相对横坐标inty;//城市相对纵坐标}coords[N];doublegraph[N][N];//储存城市之间的距离的邻接矩阵,自己到自己记作MAXdoublephe[N][N];//每条路径上的信息素的量doubleadd[N][N];//代表相应路径上的信息素的增量doubleyita[N][N];//启发函数,yita[i][j]=1/graph[i][j]intvis[M][N];//标记已经走过的城市intmap[M][N];//map[K][N]记录第K只蚂蚁走的路线doublesolution[M];//记录某次循环中每只蚂蚁走的路线的距离intbestway[N];//记录最近的那条路线doublebestsolution=MAX;intNcMax;//代表迭代次数,理论上迭代次数越多所求的解更接近最优解,最具有说服力doublealpha,betra,rou,Q;voidInitialize();//信息初始化voidInputcoords(FILE*fp);//将文件中的坐标信息读入voidGreateGraph();//根据坐标信息建图doubleDistance(int*p);//计算蚂蚁所走的路线的总长度voidResult();//将结果保存到out.txt中voidInitialize(){alpha=2;betra=2;rou=0.7;Q=5000;NcMax=R;return;}voidInputcoords(FILE*fp){inti;intnumber;if(fp==NULL){printf("Sorry,thefileisnotexist\n");exit(1);}else{for(i=0;idrand)break;}vis[k][j]=1;//将走过的城市标记起来map[k][s]=j;//记录城市的顺序}s++;}memset(add,0,sizeof(add));for(k=0;k20)//设立一个上界,防止启发因子的作用被淹没phe[i][j]=20;}}memset(vis,0,sizeof(vis));memset(map,-1,sizeof(map));}Result();printf("Resultissavedinout.txt\n");return0;}
⑤ TSP解决之道——蚁群算法
蚁群算法java实现以及TSP问题蚁群算法求解
蚁群算法原理与应用讲解
蚁群算法原理与应用1 -自然计算与群体智能
1、蚁群算法(Ant Clony Optimization,ACO)是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体（Agent）通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。
2、是一种仿生学的算法，是由自然界中蚂蚁觅食的行为而启发。（artificial ants；双桥实验）
3、运作机理：当一定路径上通过的蚂蚁越来越多时，其留下的信息素轨迹也越来越多，后来蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而更增加了该路径的信息素强度，而强度大的信息素会吸引更多的蚂蚁，从而形成一种正反馈机制。
4、蚁群算法欧化过程中的两个重要原则：
a、蚂蚁在众多路径中转移路线的选择规则。
b、全局化信息素更新规则。信息素更新的实质就是人工蚂蚁根据真实蚂蚁在访问过的边上留下的信息素和蒸发的信息素来模拟真实信息素数量的变化，从而使得越好的解得到越多的增强。这就形成了一种自催化强化学习(Autocatalytic Reinforcement Learning)的正反馈机制。
1、描述：蚂蚁数量m；城市之间的信息素矩阵pheromone；每次迭代的m个蚂蚁的最短路径 BestLength；最佳路径BestTour。 每只蚂蚁都有 ：禁忌表(Tabu)存储已访问过的城市，允许访问的城市表(Allowed)存储还可以访问的城市，矩阵（ Delta ）来存储它在一个循环（或者迭代）中给所经过的路径释放的信息素。
2、 状态转移概率 ：在搜索过程中，蚂蚁根据各条路径上的信息量及路径的启发信息来计算状态转移概率。在t时刻蚂蚁k由元素（城市）i转移到元素（城市）j的状态转移概率：
τij (t) ：时刻路径(i, j)上的信息量。ηij=1/dij ：启发函数。
α为信息启发式因子 ，表示轨迹的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中积累的信息在蚂蚁运动时所起的作用，其值越大，则该蚂蚁越倾向于选择其它蚂蚁经过的路径，蚂蚁之间的协作性越强；
β为期望启发式因子 ，表示能见度的相对重要性，反映蚂蚁在运动过程中启发信息在蚂蚁选择路径中的受重视程度，其值越大，则该状态状态转移概率越接近于贪心规则；
3、 息素更新规则 ：
ρ表示信息素挥发系数；Δτij(t)表示本次循环中路径(i, j)上的信息素增量，初始时刻Δτij(t) =0。
4、三种信息增量计算方法：
区别：第一种利用了全局信息，在走一圈后更新。二、三中都利用的是局部信息。通常使用第一种。
5、TSP中流程图
⑥ TSP中用蚁群算法和遗传算法有区别么
TSP,只是一个普通但很经典的NP-C问题。具有大的难以想象的解空间。一般的branch-and-bound算法是很难搞定的。于是,人们尝试智能算法,包括遗传算法,蚁群算法,粒子群算法等。遗传算法和蚁群算法都是基于种群的。但是这两个算法有着本质区别。遗传算法的进化机制是基于个体竞争,而蚁群算法的搜索机制则是蚂蚁之间的信息素传导机制下的群体合作。因此,蚁群算法,粒子群算法,人工鱼群算法等,被归纳为群智能算法,成为了一个有别于遗传算法的另一个进化计算领域的分支。由于搜索机制的不同,这两种算法对于不同的问题,具有不同的效率。就拿标准遗传算法和标准蚁群算法来说,应该是蚁群算法更适合求解TSP。然而,无论是遗传算法还是蚁群算法,都有大量的变种算法或者称为改进算法,所以很难简单的说谁更适合TSP。
记得采纳啊
⑦ 蚁群算法解决TSP问题，最优解是多少，参数如何选择
概念：蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中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。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值
其原理：为什么小小的蚂蚁能够找到食物？他们具有智能么？设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序
应用范围：蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内
引申：跟着蚂蚁的踪迹，你找到了什么？通过上面的原理叙述和实际操作，我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为，完全归功于它的简单行为规则，而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点： 1、多样性 2、正反馈 多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不置走进死胡同而无限循环，正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来。我们可以把多样性看成是一种创造能力，而正反馈是一种学习强化能力。正反馈的力量也可以比喻成权威的意见，而多样性是打破权威体现的创造性，正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来了。 引申来讲，大自然的进化，社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西，多样性保证了系统的创新能力，正反馈保证了优良特性能够得到强化，两者要恰到好处的结合。如果多样性过剩，也就是系统过于活跃，这相当于蚂蚁会过多的随机运动，它就会陷入混沌状态；而相反，多样性不够，正反馈机制过强，那么系统就好比一潭死水。这在蚁群中来讲就表现为，蚂蚁的行为过于僵硬，当环境变化了，蚂蚁群仍然不能适当的调整。 既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的，既然底层规则具有多样性和正反馈特点，那么也许你会问这些规则是哪里来的？多样性和正反馈又是哪里来的？我本人的意见：规则来源于大自然的进化。而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合。而这样的巧妙结合又是为什么呢？为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢？答案在于环境造就了这一切，之所以你看到栩栩如生的世界，是因为那些不能够适应环境的多样性与正反馈的结合都已经死掉了，被环境淘汰了！ 蚁群算法的实现 下面的程序开始运行之后，蚂蚁们开始从窝里出动了，寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面，直到找到食物再返回窝。 其中，‘F’点表示食物，‘H’表示窝，白色块表示障碍物，‘+’就是蚂蚁了。
具体参考http://ke..com/view/539346.htm
希望对你有帮助，谢谢。
⑧ 在MATLAB中用蚁群算法求解TSP问题，在经典的代码中有Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:)。不明白代码的目的。
正在做。我是这样理解的：
if NC >= 2
Tabu(1,:) = R_best(NC-1,:);
%把上一次迭代中最佳路线经历的城市放到本次Tabu的第一行
%相当是加了一个约束条件,如果本次迭代的情况不好,至少不会按照不好的最优解去更新信息素,让下次的情况更差
end
⑨ 蚁群算法求解TSP问题的源程序及简要说明
简单蚁群算法求解TSP的源程序(我帮你找的)
蚁群算法是新兴的仿生算法，最初是由意大利学者Dorigo M于1991年首次提出，由于具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制和易于与其它方法结合等优点，成为人工智能领域的一个研究热点。本程序是实现简单的蚁群算法，TSP问题取的是att48，可从http://www.iwr.uni-heidelberg.de/groups/comopt/software/TSPLIB95获取，程序运行时间可能会比较长，在我的这台CPU 1.6G+内存256M的机器上运行时间大概是13分钟左右。我用的语言是MATLAB 7.1。此程序仅供学习所用，如有问题请反馈。谢谢。（注：程序没有计算最后一个城市回来起点城市的距离）
function [y,val]=QACS
tic
load att48 att48;
MAXIT=300; % 最大循环次数
NC=48; % 城市个数
tao=ones(48,48);% 初始时刻各边上的信息最为1
rho=0.2; % 挥发系数
alpha=1;
beta=2;
Q=100;
mant=20; % 蚂蚁数量
iter=0; % 记录迭代次数
for i=1:NC % 计算各城市间的距离
for j=1:NC
distance(i,j)=sqrt((att48(i,2)-att48(j,2))^2+(att48(i,3)-att48(j,3))^2);
end
end
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 i=1:mant % 确定各蚂蚁初始的位置
% end
for ite=1:MAXIT
for ka=1:mant %考查第K只蚂蚁
deltatao=zeros(48,48); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零
[routek,lengthk]=travel(distance,tao,alpha,beta);
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
deltatao(routek(i),routek(i+1))=deltatao(routek(i),routek(i+1))+Q/lengthk;
end
deltatao(routek(48),1)=deltatao(routek(48),1)+Q/lengthk;
end
for i=1:NC-1
for j=i+1:NC
if deltatao(i,j)==0
deltatao(i,j)=deltatao(j,i);
end
end
end
tao=(1-rho).*tao+deltatao;
end
y=bestroute;
val=routelength;
toc
function [y,val]=travel(distance,tao,alpha,beta) % 某只蚂蚁找到的某条路径
[m,n]=size(distance);
p=fix(m*rand)+1;
val=0; % 初始路径长度设为 0
tabuk=[p]; % 假设该蚂蚁都是从第 p 个城市出发的
for i=1:m-1
np=tabuk(length(tabuk)); % 蚂蚁当前所在的城市号
p_sum=0;
for j=1:m
if isin(j,tabuk)
continue;
else
ada=1/distance(np,j);
p_sum=p_sum+tao(np,j)^alpha*ada^beta;
end
end
cp=zeros(1,m); % 转移概率
for j=1:m
if isin(j,tabuk)
continue;
else
ada=1/distance(np,j);
cp(j)=tao(np,j)^alpha*ada^beta/p_sum;
end
end
NextCity=pchoice(cp);
tabuk=[tabuk,NextCity];
val=val+distance(np,NextCity);
end
y=tabuk;
function y=isin(x,A) % 判断数 x 是否在向量 A 中，如在返回 1 ，否则返回 0
y=0;
for i=1:length(A)
if A(i)==x
y=1;
break;
end
end
function y=pchoice(A)
a=rand;
tempA=zeros(1,length(A)+1);
for i=1:length(A)
tempA(i+1)=tempA(i)+A(i);
end
for i=2:length(tempA)
if a<=tempA(i)
y=i-1;
break;
end
end
⑩ 蚁群算法求解tsp问题能设置不限城市数量吗
如果不限制城市数量，需要找到自适应的算法参数。
如果可以找到自适应算法参数的情况下，或者说能得到与城市数量相关的参数设置函数，不限定城市数量应该也是可以的。