蚁群算法应用广泛,如旅行商问题(traveling salesman problem,简称TSP)、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路径问题(vehicle routing problem)、图着色问题(graph coloring problem)和网络路由问题(network routing problem)等等。 下面我们同之前推文一样,以TSP的求解为例演练蚁群算法的应用。 关于TSP问题,如果还有疑问,请...
一直关注公众号的小伙伴想必通过蚁群算法通俗讲解(附MATLAB代码)这篇推文已经了解了蚁群算法(ACO)的基本思想。今天在此基础上,我们分析ACO参数对算法性能的影响。 ▎实际案例 求解下述标星位置的最短路线,具体位置信息如下所示。 图片 cities = { "Oklahoma City": (392.8, 356.4), "Montgomery": (559.6, 404.8...
三、蚁群算法代码构建 下面是通过调用 sciopt-kit 库的ACA_TSP 类实现对蚁群算法的构建: from sko.ACA import ACA_TSP import numpy as np from scipy import spatial import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt num_points = 300 # 用随机数生成 num_points 个点 points_coordinate = np.random...
%Q对ant-cycl模型蚁群算法的性能没有明显的影响,不必特殊考虑,可以任取 C = [1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;... 3238 1229;4196 1044;4312 790;4386 570;3007 1970;2562 1756;... 2788 1491;2381 1676;1332 695;3715 1678;3918 2179;4061 2370;... 3780 2212;3676 ...
蚁群算法01背包python 蚁群算法c++代码,源代码如下:/*ant.c*/#defineSPACE0x20#defineESC0x1b#defineANT_CHAR_EMPTY'+'#defineANT_CHAR_FOOD153#defineHOME_CHAR'H'#defineFOOD_CHAR'F'#defineFOOD_CHAR2'f'#defineFOOD_HOME_COLOR12#
以下是蚁群算法的基本Python实现代码,该代码主要面向旅行商问题(TSP)。代码中包含了必要的注释来解释各部分的功能,并且确保了代码能够正确运行以演示蚁群算法的基本原理。 蚁群算法Python实现 首先,我们需要定义蚁群算法的基本类和函数。以下是一个简化的实现,包括了初始化、蚂蚁路径构建、信息素更新等核心部分。 python ...
蚁群算法(ACO)又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的概率型算法它由。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。最早用于解决TSP问题。 基本思想: 蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得出的一种仿生算法。蚂蚁在运动过程中,能够在它所经过的路径上...
蚁群算法代码 在网上看了一些蚁群算法原理,其中最为广泛的应用还是那个旅行家问题(TSP)。诸如粒子群优化算法,蚁群算法都可以求一个目标函数的最小值问题的。 下面代码记录下跑的代码。蚁群算法中最为重要的就是目标函数和信息素矩阵的设计。其他的参数则为信息素重要程度,信息素挥发速度,适应度的重要程度。
下面是蚁群算法的Python实现代码: ``` import numpy as np class AntColonyOptimizer: def __init__(self, n_ants, n_iterations, alpha, beta, rho, q, init_pheromone): self.n_ants =n_ants #蚂蚁数量 self.n_iterations = n_iterations #迭代次数 self.alpha = alpha #信息素重要程度 self.beta ...