原理==书上有==懒的写了_(:з」∠)_
写了TSP问题，用的数据还是几天前写遗传算法 模拟退火算法解TSP问题的数据，算出来的结果比前面几个算法好多了
x=[41 94;37 84;54 67;25 62;7 64;2 99;68 58;71 44;54 62;83 69;64 60;18 54;22 60;
83 46;91 38;25 38;24 42;58 69;71 71;74 78;87 76;18 40;13 40;82 7;62 32;58 35;45 21;41 26;44 35;4 50];
n=size(x,1);
d=zeros(n,n);
for i=1:n
for j=1:n
if i>j
d(i,j)=(sum((x(i,:)-x(j,:)).^2)).^0.5;
d(j,i)=d(i,j);
if i==j
d(i,j)=1e-4;
end
end
end
end
%初始参数
m=50; %蚂蚁数量
alpha=1; %信息素重要程度因子
beta=5; %启发函数重要程度因子
rho=0.1; %信息素挥发因子
Q=1; %常系数
Eta=1./d; %启发函数 距离的倒数
Tau=ones(n,n); %信息素矩阵
table=zeros(m,n); %路径记录表
iter=1; %迭代次数初值
iter_max=200; %最大迭代次数
route_best=zeros(iter_max,n); %各代最佳路径
length_best=zeros(iter_max,1); %各代最佳路径的长度
length_ave=zeros(iter_max,1); %各代路径的平均长度
%迭代寻找最佳路径
while iter<=iter_max
%随机产生各个蚂蚁的起点城市
start=zeros(m,1);
for i=1:m
temp=randperm(n);
start(i)=temp(1);
end
table(:,1)=start;
citys=1:n;
%m个蚂蚁路径选择
for i=1:m
%n个城市路径选择
for j=2:n
%vis已访问过的城市
vis=table(i,1:(j-1));
allow_index=~ismember(citys,vis);
allows=citys(allow_index); %待访问的城市集合
p=allows;
%计算当前访问的最后一个城市与未访问城市间的转移概率
for k=1:size(allows,2)
p(k)=Tau(vis(end),allows(k))^alpha*Eta(vis(end),allows(k))^beta;
end
p=p/sum(p);
%轮盘赌选择下一个城市 避免局部最优
%计算累加转移概率
pc=cumsum(p);
index=find(pc>=rand);
targetcity=allows(index(1));
table(i,j)=targetcity;
end
end
%计算每个蚂蚁路径
length=zeros(m,1);
for i=1:m
route=table(i,:);
for j=1:(n-1)
length(i)=length(i)+d(route(j),route(j+1));
end
length(i)=length(i)+d(route(n),route(1));
end
%计算最短路及平均距离
if iter==1
[min_length,min_index]=min(length);
length_best(iter)=min_length;
length_ave(iter)=mean(length);
route_best(iter,:)=table(min_index,:);
else
[min_length,min_index]=min(length);
length_best(iter)=min(length_best(iter-1),min_length);
length_ave(iter)=mean(length);
if length_best(iter)==min_length
route_best(iter,:)=table(min_index,:);
else
route_best(iter,:)=route_best(iter-1,:);
end
end
%信息素增量
delta_Tau=zeros(n,n);
%m个蚂蚁计算
for i=1:m
%n个城市计算
for j=1:(n-1)
%ant cycle system模型
delta_Tau(table(i,j),table(i,j+1))=delta_Tau(table(i,j),table(i,j+1))+Q/length(i);
end
delta_Tau(table(i,n),table(i,1))=delta_Tau(table(i,n),table(i,1))+Q/length(i);
end
%更新信息素
Tau=(1-rho)*Tau+delta_Tau;
iter=iter+1;
end
%显示信息
disp(['最短路径：' num2str(route_best(end,:))]);
disp(['最短距离' num2str(length_best(end,:))]);
%绘图
route=route_best(end,:);
figure
plot([x(route,1);x(route(1),1)],[x(route,2);x(route(1),2)]);
grid on;
for i=1:n
text(x(i,1),x(i,2),[' ' num2str(i)]);
end
text(x(route(1),1),x(route(1),2),' start');
text(x(route(end),1),x(route(end),2),' end');
xlabel('城市横坐标');
ylabel('城市纵坐标');
title(['蚁群算法优化路径 最短距离：',num2str(length_best(end,:))]);
figure
plot(1:iter_max,length_best,'b',1:iter_max,length_ave,'r:');
legend('最短距离','平均距离');
xlabel('迭代次数');
ylabel('距离');
title('各代最短距离和平均距离对比');
最短路径：1 2 9 3 18 19 20 21 10 11 7 8 14 15 24 25 26 29 28 27 16 17 22 23 30 12 13 4 5 6
最短距离425.8201
用DFS写了个暴力，可能它这辈子都运算不出来了
30！是1e32级别的，1秒大概1e8次运算，1e32/1e8=1e24 1e24/3600/24/356=3.25e+16年
虽然剪了点枝比30！会小点
#include<iostream> #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int c[60]={41 ,94 ,37 ,84 ,54 ,67 ,25 ,62, 7, 64 ,2 ,99 ,68 ,58 ,71 ,44 ,54 ,62 ,83 ,69 ,64 ,60 ,18 ,54 ,22, 60 ,83 ,46, 91 ,38 ,25 ,38 ,24 ,42 ,58 ,69 ,71 ,71, 74 ,78 ,87 ,76 ,18 ,40 ,13 ,40 ,82 ,7 ,62 ,32 ,58 ,35 ,45 ,21 ,41 ,26 ,44 ,35, 4 ,50}; int x[30],y[30],vis[30],route[30],r[30]; double dis[30][30]; double sum=1e7; void dfs(double all,int n){ if(n==30){ if(all<sum) {sum=all; for(int i=0;i<30;i++) r[i]=route[i]+1,cout<<r[i]<<" "; cout<<" "<<sum; cout<<endl; } return; } if(all>sum) return; for(int i=0;i<30;i++) { if(!vis[i]){ vis[i]=1; route[n]=i; if(n==0) dfs(all,n+1); if(n>=1&&n!=29) dfs(all+dis[i][route[n-1]],n+1); if(n==29) dfs(all+dis[i][route[n-1]]+dis[route[0]][route[29]],n+1); vis[i]=0; } } } int main() { for(int i=0;i<60;i++){ if(i%2) y[i/2]=c[i]; else x[i/2]=c[i]; } for(int i=0;i<30;i++) for(int j=0;j<30;j++){ if(i>j){ dis[i][j]=sqrt((x[i]-x[j])*(x[i]-x[j])+(y[i]-y[j])*(y[i]-y[j])); dis[j][i]=dis[i][j]; } } dfs(0,0); cout<<endl<<endl; for(int i=0;i<30;i++) cout<<r[i]<<" "; return 0; }
跑了3小时的结果
