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  • 利用百度地图API和蚁群算法,对TSP问题进行模拟与求解

    前言

    最近由于换了工作,期间也有反思和总结上家公司的得失,总觉得有什么事情当初可以完成或者完成得更好,其中TSP问题就是其中之一。当初在开发一个仓配系统的时候,有一个线路排程的需求,当时自己简单在纸上画了思路,发现求精确解算法复杂度是N!,所以去百度,发现了NPC问题的概念,但是一直以来都没有对这个问题好好研究过,最终只是选择了贪心算法这一求近似解的方案,正好这是我的第一篇博客,就拿这个“遗憾”开刀吧。

    1、  利用百度地图API模拟TSP的各个城市点

    1.1、 调用百度地图API解析经纬度

    这里首先到百度地图API官网申请一个apiKey,调地址解析接口会使用到,其中地址解析接口的参数可以访问http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=uri/api/web开查看,这里我先将它截图:

     

    将示例中的url(这里的output我采用json)在浏览器中输入,会得到如下结果:

     

    这里利用HttpRequest方法来调用地址解析接口,类似于爬虫,最后将结果反序列化为实体类,代码如下:

    ///地址解析结果的实体类

    using System;
    using System.Collections.Generic;
    using System.Linq;
    using System.Text;
    
    namespace Entity.BaiduEntity
    {
        public class MapInfo
        {
            public int Status { get; set; }
            public Result Result { get; set; }
    }
    
    public class Result
        {
            public Location Location { get; set; }
            public int Precise { get; set; }
            public int Confidence { get; set; }
            public string Level { get; set; }
        }
    
    public class Location
        {
            public double Lng { get; set; }
            public double Lat { get; set; }
        }
    }

    ///利用HttRequest调用API接口

    using Entity.BaiduEntity;
    using Newtonsoft.Json;
    using System;
    using System.Collections.Generic;
    using System.IO;
    using System.Linq;
    using System.Net;
    using System.Text;
    using System.Web;
    
    namespace BLL.BaiduMap
    {
        public class BaiduApiHandle
        {
            public static MapInfo GetLngAndLat(string address) 
            {
                //自己到官网申请
                string apiKey = "申请到的apiKey";
                string postData = string.Format("address={0}&output={1}&ak={2}", address, "json", apiKey);
                string url = "http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/";
                //string url = "http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?address=" + address + "&output=json&ak=" + apiKey;
    
                byte[] arrs = Encoding.GetEncoding("UTF-8").GetBytes(postData);
                
                HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)System.Net.WebRequest.Create(url);
                request.Referer = url;
                request.UserAgent = "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.0.04506.648; .NET CLR 3.0.4506.2152; .NET CLR 3.5.30729)";
                request.Accept = "*/*";
                request.Method = "Post";
                request.ContentLength = Convert.ToInt64(arrs.Length.ToString());
                request.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded";
    
                Stream reqstream = request.GetRequestStream();
                reqstream.Write(arrs, 0, arrs.Length);
                request.Timeout = 30 * 1000;//每一个请求30秒延迟,超过30秒不予操作。
    
                WebResponse wResp = request.GetResponse();
                Stream respStream = wResp.GetResponseStream();
                StreamReader reader = new StreamReader(respStream, Encoding.GetEncoding("UTF-8"));
    
                string result = reader.ReadToEnd();
    
                reqstream.Dispose();
                respStream.Dispose();
                reader.Dispose();
    
                MapInfo mapInfo = JsonConvert.DeserializeObject<MapInfo>(result); //因为output参数是json,所以这里用Newtonsoft.Json进行反序列化
                return mapInfo;
            }
        }
    }

    1.2、利用经纬度计算两个地址间的距离

    其实这个网上有大量雷同的计算方法,但是这个方法是我很久以前引用过来的,原出处已经翻不到了,只好在这里点出此算法非我原创,若有幸让原作者看到,请通知我注明出处。这里我先简单的介绍一下算法思路,以地球的球心作为坐标系原点作一个三维坐标系,如图:

    其中坐标A(x1,y1,z1),坐标B(x2,y2,z2),注意一下,其中x=r*sinɵ*cosɸ,y=r* r*sinɵ*sinɸ,z=r*cos ɵ,这里将角度转化为π来计算,让经纬度*π/180,那么坐标点在北纬时:ɵ=π/2-纬度*π/180;坐标点在南纬时:ɵ=π/2+纬度*π/180;坐标点在西经时:ɸ=π*2-经度*π/180;这个换算完成后,就可以通过给(x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2开方计算出两点间的直线距离d,然后通过余弦定理求两点之间的夹角,最后计算出两点之间的球面距离,代码如下:

    using System;
    using System.Collections.Generic;
    using System.Linq;
    using System.Text;
    
    namespace BLL.BaiduMap
    {
        public class DistinceCalculate
        {
            private static double EARTH_RADIUS = 6378137;//赤道半径(单位m)  
            public static double LantitudeLongitudeDist(double lon1, double lat1, double lon2, double lat2)
            {
                double radLat1 = rad(lat1);
                double radLat2 = rad(lat2);
    
                double radLon1 = rad(lon1);
                double radLon2 = rad(lon2);
    
                if (radLat1 < 0)
                    radLat1 = Math.PI / 2 + Math.Abs(radLat1);// south  
                if (radLat1 > 0)
                    radLat1 = Math.PI / 2 - Math.Abs(radLat1);// north  
                if (radLon1 < 0)
                    radLon1 = Math.PI * 2 - Math.Abs(radLon1);// west  
                if (radLat2 < 0)
                    radLat2 = Math.PI / 2 + Math.Abs(radLat2);// south  
                if (radLat2 > 0)
                    radLat2 = Math.PI / 2 - Math.Abs(radLat2);// north  
                if (radLon2 < 0)
                    radLon2 = Math.PI * 2 - Math.Abs(radLon2);// west  
                double x1 = EARTH_RADIUS * Math.Cos(radLon1) * Math.Sin(radLat1);
                double y1 = EARTH_RADIUS * Math.Sin(radLon1) * Math.Sin(radLat1);
                double z1 = EARTH_RADIUS * Math.Cos(radLat1);
    
                double x2 = EARTH_RADIUS * Math.Cos(radLon2) * Math.Sin(radLat2);
                double y2 = EARTH_RADIUS * Math.Sin(radLon2) * Math.Sin(radLat2);
                double z2 = EARTH_RADIUS * Math.Cos(radLat2);
    
                double d = Math.Sqrt((x1 - x2) * (x1 - x2) + (y1 - y2) * (y1 - y2) + (z1 - z2) * (z1 - z2));
                //余弦定理求夹角  
                double theta = Math.Acos((EARTH_RADIUS * EARTH_RADIUS + EARTH_RADIUS * EARTH_RADIUS - d * d) / (2 * EARTH_RADIUS * EARTH_RADIUS));
                double dist = theta * EARTH_RADIUS;
                return dist;
            }
            
            private static double rad(double d)
            {
                return d * Math.PI / 180.0;
            }  
        }
    }

    2、  通过蚁群算法求最短路径的近似解

    关于群蚁算法,网上的介绍也有很多,不过偷下懒,只关注了C#的实现,这里参考的是园子里数据之巅的群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 ,我就指出我对这篇文章理解起来比较费力的几点吧。

    (1)这里的轮盘赌注法是遗传算法的一种思路,即通过产生一个随机数来选择下一个访问的城市,可以把0.081、0.74、0.18视为[0,0.081],[0.081,0.821],[0.821,1]这么三个区间,然后产生一个0到1的随机数(保留两位有效小数),当这个随机小数属于区间[0,0.081]时,选择城市B,属于[0.081,0.821]时,选择城市C,属于[0.821,1]时,选择城市D。这里是对群蚁算法的一种优化,优化方式有多种,可以自行查阅资料。

    (2)代码处关于List的深复制

    这个原作者没有给出实现,我用拓展方法实现了一下,代码如下:

    using System.IO;
    using System.Linq;
    using System.Reflection;
    using System.Text;
    using System.Xml.Serialization;
    
    namespace Entity
    {
        public static class ExpandClass 
        {
            public static List<T> DeepCopy<T>(this List<T> list) 
            {
                return DeepCopyWithXmlSerializer(list);
            }        
    
            // 利用XML序列化和反序列化实现
            private static T DeepCopyWithXmlSerializer<T>(T obj)
            {
                object retval;
                using (MemoryStream ms = new MemoryStream())
                {
                    XmlSerializer xml = new XmlSerializer(typeof(T));
                    xml.Serialize(ms, obj);
                    ms.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
                    retval = xml.Deserialize(ms);
                    ms.Close();
                }
    
                return (T)retval;
            }
            //public object Clone() 
            //{
            //    return this.MemberwiseClone();
            //}
        }
    }

    (3)贪心算法的实现

    这个原作者也没有给出,于是我自己实现了一下(可能在时间和空间复杂调用上有很大缺陷,这个的优化工作本人暂不处理,大家有兴趣的可以自己实现),代码如下:

    private double GreedyAlgorithm() 
            {
                double sumDistince = 0;
                //用于存储已经走过的路径,Key为当前出发点,Value为目的地
                Dictionary<int, int> edge = new Dictionary<int, int>();            
                int tempArr1 = 0;
                int tempArr2 = 0;
                
                double min = 0;
                while (edge.Count < NCity - 1)
                {
                    #region 初始化起点与下一个到达点,从0开始出发
                    if (edge.Count < 1)
                    {
                        min = Distance[0, 1];
                    }
                    else
                    {
                        for (int i = 0; i < NCity; i++)
                        {
                            if (!edge.ContainsKey(i) && Distance[tempArr1, i] != 0)
                            {
                                min = Distance[tempArr1, i];
                                tempArr2 = i;
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    #endregion
                    for (int j = 0; j < NCity; j++)
                    {
                        //搜索当前地到下一目的地的最短距离
                        if (Distance[tempArr1, j] != 0 && Distance[tempArr1, j] < min && !edge.ContainsKey(j))
                        {
                            min = Distance[tempArr1, j];                        
                            tempArr2 = j;
                        }
                    }
                    if (min == this.Distance[0, 1]) 
                    {
                        tempArr2 = 1;
                    }
                    edge.Add(tempArr1, tempArr2);
                    tempArr1 = tempArr2;
                    sumDistince += min;
                }
                sumDistince += Distance[tempArr2, 0];
                return sumDistince;
            }

    整个群蚁算法的代码基本沿用了原作者的代码,没有什么改变,所以就不贴整套的了。

    3、 测试代码:

    using BLL.BaiduMap;
    using Entity.ACO;
    using Entity.BaiduEntity;
    using System;
    using System.Collections.Generic;
    using System.Linq;
    using System.Text;
    
    namespace OptimalTrack
    {
        class Program
        {
            static void Main(string[] args)
            {            
                string[] address = new string[] { "上海市徐汇区", "上海市闵行区", "上海市奉贤区", "上海市普陀区", "上海市静安区", "上海市长宁区" };
                double[,] distinces = InitDistinces(address);
                BaseTspAntSystem tsp = new BaseTspAntSystem(distinces, 10, 1, 2, 0.5, 10);
                tsp.TspSolution();
                foreach (Ant ant in tsp.PlanList) 
                {
                    Console.WriteLine("------------------");
                    string path = string.Empty;
                    int current = 0;
                    foreach (var item in ant.Edge) 
                    {
                        if (current == 0)
                        {
                            path += item.Key + "->" + item.Value + "->";
                        }
                        else if(current>0&&current<ant.Edge.Count-1)
                        {
                            path += item.Value + "->";
                        }
                        else 
                        {
                            path += item.Value;
                        }
                        current++;
                    }
                    Console.WriteLine("路径:" + path);
                    Console.WriteLine("------------------");
                }
            }
    
            private static double[,] InitDistinces(string[] address) 
            {
                double[,] distinces = new double[address.Length, address.Length];
                MapInfo[] mapInfos = new MapInfo[address.Length];
                for (int i = 0; i < address.Length; i++) 
                {
                    mapInfos[i] = BaiduApiHandle.GetLngAndLat(address[i]);
                }
                for (int j = 0; j < address.Length; j++) 
                {
                    for (int k = 0; k < address.Length; k++) 
                    {
                        if (j == k) 
                        {
                            distinces[j, k] = 0;
                        }
                        else 
                        {
                            distinces[j, k] = DistinceCalculate.LantitudeLongitudeDist(mapInfos[j].Result.Location.Lng, mapInfos[j].Result.Location.Lat, mapInfos[k].Result.Location.Lng, mapInfos[k].Result.Location.Lat);
                        }
                    }
                }
                return distinces;
            }
    
            private static void DisplayAddress() 
            {
                MapInfo mapInfo = BaiduApiHandle.GetLngAndLat("上海市徐汇区");
                Console.WriteLine("状态码:" + mapInfo.Status);
                Console.WriteLine("经度:" + mapInfo.Result.Location.Lng);
                Console.WriteLine("纬度:" + mapInfo.Result.Location.Lat);
                Console.WriteLine("精确度:" + mapInfo.Result.Confidence);
            }
        }
    }

    运行结果:

     

    这里注意调整BaseTspAntSystem类构造方法的参数,信息素越强(参数a),即能见度越高,收敛性越强,得到的结果路径就越单一,精确性会差一些,大家可以自己调整下参数观察不同的结果。

    4、 总结

    这里基本上是在收集别人的代码和成果来解决自己的问题,文章引用的大部分也都是别人的代码,但重点是,一定要自己一点点的理解和尝试。

    参考资料:

    【1】新浪博客,吴超,根据两点经纬度计算距离【转】

    【2】博客园,数据之巅,群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法

    【3】网易博客,蚁群优化算法ACO  ;

    【4】博客园,柠檬雨,Evolutionary Computing: 遗传算法_轮盘赌选择(转载)

    【5】博客园,Learning hard, [C#进阶系列]专题一:深入解析深拷贝和浅拷贝

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/BradPitt/p/7526498.html
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