一个TSP问题可以达表为: 求解历遍图G = (V, E, C),全部的节点一次并且回到始起节点,使得连接这些节点的路径本钱最低。 二、蚁群算法 蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中找寻化优路径的机率型算法。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找...
初始化信息素浓度C(0),如果太小,算法容易早熟,蚂蚁会很快集中到一条局部最优路径上来,因为可以想想,太小C值,使得和每次挥发和增强的值都差不多,那么 随机情况下,一些小概率的事件发生就会增加非最优路径的信息素浓度;如果C太大,信息素对搜索方向的指导性作用减低,影响算法性能。一般情况下,我们可以使用贪婪算法获...
关于P、NP、NP-hard、NP-C问题,做了如下总结; P问题:计算时间与计算复杂度/样本成倍数关系; NP问题:计算时间与复杂度/样本成指数关系(复杂度/样本量越大,计算量/时间越大); 或目前上,无法对其做一般性的归纳总结,如百度百科找出最大质数问题等等; ...
function [minLuJing,minLen] = yiQun(C) %蚁群算法求解TSP问题 %输入城市间的横纵坐标C %输出蚁群算法得到的较优值minLen及其遍历路径minLuJing %测试环境:MATLAB2018b %% 参数定义 n = size(C,1); %城市个数 m = floor(1.5*n); %蚂蚁个数 arfa = 1; %信息素的加权值 beta = 2; %能见度的加...
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...
n=size(C,1);%表示TSP问题的规模,亦即城市的数量 D=ones(n,n);%表示城市完全地图的赋权邻接矩阵,记录城市之间的距离 for i=1:n for j=1:n if i<j D(i,j)=sqrt((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2); end D(j,i)=D(i,j); ...
C = {crs: r,s∈ V}是所有城市之间连接的成本度量(一般为城市之间的距离); 如果crs= csr, 那么该TSP问题为对称的,否则为非对称的。 一个TSP问题可以表达为: 求解遍历图G = (V, E, C),所有的节点一次并且回到起始节点,使得连接这些节点的路径成本最低。
蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的算法,常被用来解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)。旅行商问题是一个经典的组合优化问题,目标是找到一条最短的路径,使得旅行商能够访问所有城市并返回起始城市。 蚁群算法的基本思想是模拟蚂蚁寻找食物的行为,每只蚂蚁在过程中释放信息素,...
设计求解以下两个TSP问题的蚁群优化(ACO)算法。其中城市的坐标见附件(kroA100.tsp和kroB100.tsp)。 1.2理论基础 1.2.1蚁群算法简介 蚁群算法是由意大利学者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 ...
则旅行商问题的数学模型为: (4.1) 4.1.2 基本蚂蚁算法的数学模型设表示t时段位于城市i的蚂蚁数目,为t时段路径上的信息量,n表示城市的个数,即该问题的规模,m为蚂蚁的总数目,则有: (4.2)设Γ 为t时刻集合C中城市两两路径上残留的信息素量集合,则: (4.3)在初始时刻各条路径上的信息素量相等,均为P,。