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蚁群算法求解TSP问题

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…

蚁群算法解决TSP问题

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…

[matlab] 8.蚁群算法解决TSP问题

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…

利用HTML5 Canvas和Javascript实现的蚁群算法求解TSP问题演示

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" / >…

ACS蚁群算法求解对称TSP旅行商问题的JavaScript实现

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…

蚁群算法（Java）tsp问题

  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…

蚁群算法MATLAB解TSP问题

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);…

蚁群算法简介(part3: 蚁群算法之更新信息素)

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:…

蚁群算法简介(part 1：蚁群算法之绪论)

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…

蚁群算法简介(part2: 蚁群算法之构造路径)

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…