1、1C+基本蚁群算法代码 #include #include #include #include usingnamespacestd; constintiAntCount=34;/antnumbers constintiCityCount=51; constintiItCount=2000; constdoubleQ=100; constdoublealpha=1; constdoublebeta=5; constdoublerou=0.5; intbesttouriCityCount; doublernd(intlow,doubleuper) doublep...
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)与TSP问题 对于小规模数据的TSP问题,我们可以使用动态规划快速的求解。 对于大规模数据的TSP问题,可以使用蚁群算法,模拟退火等近似算法进行求解。 蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法,最早Marco Dorigo提出。 它的灵感来源于蚁群寻找食物的过程,因为往往一只蚂蚁并没有...
TSP问题是找到一条只经过每个城市一次且回到起点的、最短路径的回路。 初始,将m只蚂蚁随机地放到n座城市,同时,将每只蚂蚁的禁忌表tabu的第一个元素设置为它当前所在的城市。此时各路径上的信息素相等,设 (c为一较小常数),接下来,每只蚂蚁根据路径上残留的信息素和启发式信息(两城市间的距离)独立地选择下一座...
temp算法tspintarrayopenlist C#实现蚁群算法解决TSP问题 学习了一个学期的人工智能,了解到了人工智能的强大力量.很多智能算法真是很令人向往! 下面是我实现的蚁群算法. 下面介绍一下什么是蚁群算法: 主要是一种模拟生物的进化: 用信息素来引导蚂蚁向比较好的方向前进. 用我们熟悉的鲁迅先生的一句话:地上没有路,走...
以TSP为例,η是由边缘的长度定义:d (ij) - 1。 LocalSearch步骤是可选的;这个阶段的目的是通过利用问题知识,即移动和替换一些解决方案组件来改进蚂蚁获得的解决方案。 最后,在全局信息素更新中,对信息素的沉积和蒸发过程进行了图形化处理。 此阶段的目标是使好的解决方案更适合下一个迭代。
1、/basic ant colony algorithm for tsp #include #include #include #include #include #include #include #define n 31 /city size #define m 31 /ant number double inittao=1; double taonn; double detataonn; double distancenn; double yitann; int tabumn; int routemn; double solutionm; int ...
蚁群算法,也是优化算法当中的一种。蚁群算法擅长解决组合优化问题。蚁群算法能够有效的解决著名的旅行商问题(TSP),不止如此,在其他的一些领域也取得了一定的成效,例如工序排序问题,图着色问题,网络路由问题等等。 02 蚁群算法基本原理 蚁群算法,顾名思义就是根据蚁群觅...
简介:蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者M.Dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法,其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),并取得了较好的实验结果。
==AS算法求解TSP问题有两大步骤:路径构建与信息素更新方式。== 2.1 路径构建 每个蚂蚁都随机选择一个城市作为其出发城市,并维护一个路径记忆向量,用来存放该蚂蚁依次经过的城市。 蚂蚁在构建路径的每一步中,按照一个==随机比例规则==选 择下一个要到达的城市。 随机比例规则如下: ...
class TSP { public: Ant ant_ary[110]; // 管理的蚂蚁数组,其实真正的大小是num_ant Ant best_ant; // 路径最短的那只蚂蚁 int bestpos; // 最优蚂蚁的下标 void init(); // 初始化信息素等变量 TSP(char *c); // 构造函数,读入城市信息 ...