Excel  exp12_3_2.xls内容: ANT_VRP函数: function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ANT_VRP(D,Demand,Cap,iter_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %% R_best 各代最佳路线 %% L_best 各代最佳路线的长度 %% L_ave 各代平均距离 %% Shortest_Route 最短路径 %% Shortest_Length 最短路径长度 %…

Excel表exp12_3_1.xls中数据为: clc clear all [xdata,textdata]=xlsread('exp12_3_1.xls'); %加载20个城市的数据,数据按照表格中的位置保存在Excel文件exp12_3_1.xls中 x_label=xdata(:,2); %第二列为横坐标 y_label=xdata(:,3); %第三列为纵坐标 C=[x_label y_label]; %坐标矩阵 n=size(C,1); %n表示城市个数 D=zeros(n,n);…

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang 以下用matlab实现蚁群算法:   %蚂蚁算法test   %用产生的一个圆上的十个点来检验蚂蚁算法   clc clear   %参数 alpha = 1 ;                               %信息素指数 beta = 5  ;                                %启发指数 rho = 0.5 ;                    …

下面是解放军信息project大学一个老师编的matlab程序,请尊重原作者劳动,引用时请注明出处. 我经过改动添加了凝视,已经执行过,无误, function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%------------------------------------------------------------------------- %% 主…

1 蚁群算法原理 从1991由意大利学者 M. Dorigo,V. Maniezzo 和 A. Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于群体的模拟进化算法--蚁群优化.极大关注,蚁群算法的特点: ① 其原理是一种正反馈机制或称增强型学习系统; 它通过[最优路径上蚂蚁数量的添加→信息素强度添加→后来蚂蚁选择概率增大→最优路径上蚂蚁数量更大添加]达到终于收敛于最优路径上L ② 它是一种通用型随机优化方法, 它吸收了蚂蚁的行为特(内在搜索机制) , 它是使用人工蚂蚁仿真(也称蚂蚁系统) 来求…

前几天写了个模拟退火算法的程序,然后又陆陆续续看了很多群智能算法,发现很多旅行商问题都采用蚁群算法来求解,于是开始写蚁群算法的模板.网上关于蚁群算法的理论很多就不再这里赘述了,下面直接上代码和进行简单的比较. c代码: #ifndef _CITY_H #define _CITY_H struct CITY { int id; double x, y; }; #endif // !_CITY_H CITY.h #ifndef _OPTION_H #define _OPTION_H ; ; /* 蚂…

城市坐标数据下载  密码:07d5 求遍历这52座城市后最后回到最初城市的最短距离 %% 第9章 蚁群算法及MATLAB实现——TSP问题 % 程序9-1 %% 数据准备 % 清空环境变量 clear all clc % 程序运行计时开始 t0 = clock; % 导入数据 citys = xlsread('berlin52.xlsx','B2:C53'); %% 计算城市间距离 n = size(citys,1); %城市数 D = zeros(n,n); for i = 1:n for j…

本来以为在了解蚁群算法的基础上实现这道奇怪的算法题并不难,结果实际上大相径庭啊.做了近三天时间,才改成现在这能勉强拿的出手的模样.由于公式都是图片,暂且以截图代替那部分内容吧,mark一记. 1 蚁群算法 (1) 蚁群AS算法简介 20世纪90年代意大利学者M．Dorigo,V．Maniezzo,A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发,通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为,提出来一种新型的模拟进化算法—— 蚁群算法,是群智能理论研究领域的一种主要算法.用该方法求解TSP问题.分配问题.job…

  1.理论概述 1.1.TSP问题 旅行商问题,即TSP问题(旅行推销员问题.货郎担问题),是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值.TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NP计算复杂性,迄今为止,这类问题中没有一个找到有效解决算法,因此我们经常用一些近似求解算法,遗传算法.蚁群算法.粒子群算法等等. 1.2.蚁群算法 蚁…

一.蚁群算法简介 蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法:蚂蚁在运动过程中,能够在它所经过的路径上留下信息素(pheromone)的物质进行信息传递,而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质,并以此指导自己的运动方向.由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象:某一路径上走过的蚂蚁越多,则后来者选择该路径的概率就越大.蚁群算法具有分布计算.信息正反馈和启发式搜索的特征,本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法. 二.TSP问题(旅行商问题) T S P 问 题 可…

信息素的局部更新策略   每只蚂蚁在构造出一条从起点到终点的路径后,蚁群算法还要求根据路径的总长度来更新这条路径所包含的每条边上信息素的浓度(在旅行商问题中每座城市是图中的一个节点,城市两两间有一条边相连).下面给出了蚁群算法更新信息素的公式:…

群算法是Marco Dorigo在1992年提出的一种优化算法,该算法受到蚂蚁搜索食物时对路径的选择策略的启示.蚁群算法作为群体智能算法的一种利用分布式的种群搜索策略来寻找目标函数的最优解.蚁群算法与其他优化算法相比较的一个明显优势是蚁群算法能够适应动态变化的环境,这个特点使它特别适合解决像网络路由这类解空间频繁发生变化的优化问题. 为了更好的理解蚁群算法,我们首先需要了解在自然界中蚂蚁是如何寻找食物的.蚂蚁在寻找食物时会遵循一些简单的基本法则.这些法则的核心是利用一种叫作信息素的物质,信息素是…

蚁群算法主要可以分为以下几个步骤:首先,蚁群中的每只蚂蚁都根据地面上信息素浓度的大小找出一条从原点通向终点的遍历所有城市一次的路径(构造路径):然后每只蚂蚁沿着自己刚刚找到的路径回溯,在路径经过的各个component(在旅行商问题中component指的是连接两座城市的那条边)上根据找到路径的整体质量(在旅行商问题中,质量好坏可以用路径总长度的大小来评价)分泌出相应浓度的信息素(更新信息素):当所有蚂蚁都找到了遍历所有城市的路径并通过回溯完成了信息素的更新工作后,所有component上的信息…

代码实现 运行结果及参数展示 alpha=1beta=5 rho=0.1  alpha=1beta=1rho=0.1 alpha=0.5beta=1rho=0.1 概念蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法,它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出,并首先使用在解决TSP(旅行商问题)上.之后,又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型.蚁群算法的基本原理:1.蚂蚁在路径上释放信息素.2.碰到还没走过的路口,就随机挑选一条路走.同时,释放与路径长度有关的信息素.3.信…

算法 计算机 超级计算 高性能 科学探索 1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单,但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织,蚂蚁社会的成员有分工,有相互的通信和信息传递. 自然优化——蚁群在觅食过程中,在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径:当经过的路线上出现障碍物时,还能迅速找到新的最优路径. 信息正反馈——蚂蚁在寻找食物时,在其经过的路径上释放信息素(外激素).蚂蚁基本没有视觉,但能在小范围内察觉同类散发的信息素的轨迹,由此来…

一般来说,控制器的设计,分为控制框架的选取,跟参数的优化.自适应控制.预测控制.模糊控制等,跟PID一样,是控制算法(我习惯称为控制框架). 而粒子群.遗传算法(类似的还有蚁群算法.神经网络,还有机器学习.人工智能中的很多方法)是优化方法,本来跟控制没关系,只不过有时被拿来参数优化,本来就不是为控制器设计而发明的,只不过是在确定了控制框架之后,控制器的设计问题,转为一个优化问题.于是就用优化算法来解,问题是物理意义不明确,很难调出好效果,很多时候只是组合组合发论文,即使能用,也对模型的精度,以及…

HTML5提供了Canvas对象,为画图应用提供了便利. Javascript可执行于浏览器中, 而不须要安装特定的编译器: 基于HTML5和Javascript语言, 可随时编写应用, 为算法測试带来便利. 针对TSP问题, 编写了Ant colony algorithm, 用于演示该算法, tsp_ant_colony_algorithm.html代码例如以下: <html> <head> <meta charset = "utf-8" / >…

最近在温习C语言,看的书是<C primer Plus>,忽然想起来以前在参加数学建模的时候,用过的一些智能算法,比如遗传算法.粒子群算法.蚁群算法等等.当时是使用MATLAB来实现的,而且有些MATLAB自带了工具箱,当时有些只是利用工具箱求最优解问题,没有自己动手亲自去实现一遍,现在都忘的差不多了.我觉得那样层次实在是很浅,没有真正理解算法的核心思想.本着"纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行"的态度,我决定现在重新复习一遍算法,然后手工用C语言重新实现一遍.说做就做,我第一…

一.引言 在讲算法之前,先看两个例子: 例子一:背包问题,一个书包,一堆物品,每个物品都有自己的价值和体积,装满书包,使得装的物品价值最大. 例子二:投资问题,n个项目,第i个项目投资为ci 收益为pi,总投资不得超过C,如何选择项目总收益最大. 如前所述,PSO模拟鸟群的捕食行为.设想这样一个场景:一群鸟在随机搜索食物.在这个区域里只有一块食物.所有的鸟都不知道食物在那里.但是他们知道当前的位置离食物还有多远.那么找到食物的最优策略是什么呢.最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域.…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 数独是一个老少咸宜的益智游戏,一直有很多拥趸.但是有没有想过,数独游戏是怎么创造出来的呢?当然我们可以每一关都人工设置,但是显然这工作量非常大,满足不了数独爱好者的需求. 所以常见的一种形式是,我们只会选择难度,不同的难度对应不同的留空的数量.最后由程序根据我们选择的难度替我们生成一个数独问题.但是熟悉数独的朋友都知道,并不是所有的数独都是可解的,如果设置的不好可能会出现数独无法解开的情况.所以程序在生成完数独之后,往往还需要进行可行性…

抽空看了一段时间的粒子群算法,这里仅针对其应用于动态规划中的背包问题的情况做下总结归纳,其他应用可以之后想到了再添加. 一:分组背包问题简介 假设有3个组,每组有2个物品,每种物品有3种属性,价值.体积和重量.我们只有1个背包,从每组中选择1个物品(可以不选的情况第三章讨论)装入背包中,如何选择才能使背包中的物品总价值最大.总体积最小.且不超过规定重量呢? 物品/分组 第一组 第二组 第三组 物品1价值 1 2 3 物品2价值 3 2 1 物品/分组 第一组 第二组 第三组 物品1体积 1 2…

需求为(自己编的,非实际项目): 某配送中心进行揽货,目标客户数为50个客户,配送中心目前的运力资源如下: 现有车辆5台 单台运力最大行驶距离200千米 单台运力最大载重公斤1吨 问:运力怎样走法才能以最低的成本完成针对这50个客户的揽货行为 是个最优化问题(运筹学),我们只考虑简化后的模型,不考虑路面交通.时间窗口这些复杂计算,用蚁群优化算法来实现接近最优解的计算. 关于蚁群优化算法的理论请看这篇文章:https://www.cnblogs.com/asxinyu/p/Path_Optimiz…

C# 蚁群优化算法实现 需求为(自己编的,非实际项目): 某配送中心进行揽货,目标客户数为50个客户,配送中心目前的运力资源如下: 现有车辆5台 单台运力最大行驶距离200千米 单台运力最大载重公斤1吨 问:运力怎样走法才能以最低的成本完成针对这50个客户的揽货行为 是个最优化问题(运筹学),我们只考虑简化后的模型,不考虑路面交通.时间窗口这些复杂计算,用蚁群优化算法来实现接近最优解的计算. 关于蚁群优化算法的理论请看这篇文章:https://www.cnblogs.com/asxinyu/p/…

上一回说了基本粒子群算法的实现,并且给出了C语言代码.这一篇主要讲解影响粒子群算法的一个重要参数---w.我们已经说过粒子群算法的核心的两个公式为: Vid(k+1)=w*Vid(k)+c1*r1*(Pid(k)-Xid(k))+c2*r2*(Pgd(k)-Xid(k))Xid(k+1) = Xid(k) + Vid(k+1) 标红的w即是本次我们要讨论的参数.之前w是不变的(默认取1),而现在w是变化的,w称之为惯性权重,体现的是粒子继承先前速度的能力. 经验表明:一个较大的惯性权重有利于全局…

粒子群算法(PSO) 1.粒子群算法(PSO)是一种基于群体的随机优化技术: 初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优解. PSO算法流程如图所示(此图是从PPT做好,复制过来的,有些模糊) 2.PSO模拟社会的三条规则: ①飞离最近的个体,以避免碰撞 ②飞向目标(认知行为)——Pbest ③飞向群体的中心(社会行为)——Gbest 3.迭代公式: 举一个粒子...在一维中,利用MATLAB中自带的函数求极值        搜索起始点位置 注:fmincon(有约束的非线性最小化) fminbnd(…

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

粒子群算法(1)----粒子群算法简介 http://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1569671 粒子群算法(2)----标准的粒子群算法 http://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1572814 粒子群算法(3)----标准的粒子群算法(局部版本) http://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1584946 粒子群算法(4)----粒子…

1.解方程 最近有多人问如何用matlab解方程组的问题,其实在matlab中解方程组还是很方便的,例如,对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵,非奇异)的求解,MATLAB中有两种方法:(1)x=inv(A)*b — 采用求逆运算解方程组: (2)x=A\B — 采用左除运算解方程组 PS:使用左除的运算效率要比求逆矩阵的效率高很多~ 例:x1+2x2=82x1+3x2=13>>A=[1,2;2,3];b=[8;13];>>x=inv(A)*bx =2.003.00  >&g…

转载自:http://www.matrix67.com/blog/archives/115 KMP算法详解 如果机房马上要关门了,或者你急着要和MM约会,请直接跳到第六个自然段.    我们这里说的KMP不是拿来放电影的(虽然我很喜欢这个软件),而是一种算法.KMP算法是拿来处理字符串匹配的.换句话说,给你两个字符串,你需要回答,B串是否是A串的子串(A串是否包含B串).比如,字符串A="I'm matrix67",字符串B="matrix",我们就说B是A的子串.…

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题…