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...
这是通过两种方法实现的,第一种方法是增加信息素值在属于最佳解决方案或好解决方案列表的边缘,然后模拟信息素蒸发。 在这个过程的这一点上,我们已经有了一个由蚂蚁产生的完整解决方案的列表;此外,我们可以通过所谓的评价函数或目标函数来评价这些解,它们决定了给定完整解的质量(TSP中距离的总和)。 对于这一阶段,也...
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...
==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: ...
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。
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 ...
1.TSP问题的人工蚁群算法中,假设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动,从而协作异步地得到问题的解。每只蚂蚁的一步转移概率由图中的每条边上的两类参数决定:1. 信息素值也称信息素痕迹。2.可见度,即先验值。 2.信息素的更新方式有2种,一是挥发,也就是所有路径上的信息素以一定的比率进行减少,模拟自然蚁群的信息素...
1. TSP建模 2. 蚁群算法 附. 蚁群算法相关代码 先放上一波严肃的伪代码分析: 接下来分享一波*真*代码和算例 ↓ 代码(C++) 代码语言:javascript 复制 /* language: C++ 11 Athour: Xing He School: HuaZhong University of science and technology