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yycc2014

鐵蟲 (初入文壇)

應助: 0 (幼兒園)
金幣: 192.3
帖子: 3
在線: 5.5小時
蟲號: 3124063
注冊: 2014-04-09

[交流] 新人求助下。metlab7實現(xiàn)蟻群算法問題。

本人要用metlab7對物流路徑優(yōu)化問題進行蟻群算法。源程序從網上找到（如下），就是不知道什么位置應該使用什么數(shù)據，怎么輸入進去才能正常運行。望各位大神能為我指點一二，能告知我都需要用到什么數(shù)據以及如何對應上？幫助我能完成運行~在此先謝過大家了！
function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)

%%-------------------------------------------------------------------------

%% 主要符號說明

%% C n個城市的坐標，n×2的矩陣

%% NC_max 最大迭代次數(shù)

%% m 螞蟻個數(shù)

%% Alpha 表征信息素重要程度的參數(shù)

%% Beta 表征啟發(fā)式因子重要程度的參數(shù)

%% Rho 信息素蒸發(fā)系數(shù)

%% Q 信息素增加強度系數(shù)

%% R_best 各代最佳路線

%% L_best 各代最佳路線的長度

%%=========================================================================

%%第一步：變量初始化
C=[1,2;2,3;3,2]

n=size(C,1);%n表示問題的規(guī)模（城市個數(shù)）

D=zeros(n,n);%D表示完全圖的賦權鄰接矩陣

for i=1:n

for j=1:n

if i~=j

D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;

else

D(i,j)=eps;    %i=j時不計算，應該為0，但后面的啟發(fā)因子要取倒數(shù)，用eps（浮點相對精度）表示

end

D(j,i)=D(i,j); %對稱矩陣

end

end

Eta=1./D;       %Eta為啟發(fā)因子，這里設為距離的倒數(shù)

Tau=ones(n,n);    %Tau為信息素矩陣

Tabu=zeros(m,n); %存儲并記錄路徑的生成

NC=1;             %迭代計數(shù)器，記錄迭代次數(shù)

R_best=zeros(NC_max,n);    %各代最佳路線

L_best=inf.*ones(NC_max,1); %各代最佳路線的長度

L_ave=zeros(NC_max,1);       %各代路線的平均長度

while NC<=NC_max       %停止條件之一：達到最大迭代次數(shù)，停止

%%第二步：將m只螞蟻放到n個城市上

Randpos=[]; %隨即存取

for i=1

ceil(m/n))

Randpos=[Randpos,randperm(n)];

end

Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))'; %此句不太理解？

%%第三步：m只螞蟻按概率函數(shù)選擇下一座城市，完成各自的周游

for j=2:n %所在城市不計算

for i=1:m

visited=Tabu(i,1

j-1)); %記錄已訪問的城市，避免重復訪問

J=zeros(1,(n-j+1));    %待訪問的城市

P=J;                   %待訪問城市的選擇概率分布

Jc=1;

for k=1:n

if length(find(visited==k))==0 %開始時置0

J(Jc)=k;

Jc=Jc+1;                      %訪問的城市個數(shù)自加1

end

end

%下面計算待選城市的概率分布

for k=1:length(J)

P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta);

end

P=P/(sum(P));

%按概率原則選取下一個城市

Pcum=cumsum(P);    %cumsum，元素累加即求和

Select=find(Pcum>=rand); %若計算的概率大于原來的就選擇這條路線

to_visit=J(Select(1));

Tabu(i,j)=to_visit;

end

end

if NC>=2

Tabu(1,

=R_best(NC-1,

;

end

%%第四步：記錄本次迭代最佳路線

L=zeros(m,1); %開始距離為0，m*1的列向量

for i=1:m

R=Tabu(i,

;

for j=1

n-1)

L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1)); %原距離加上第j個城市到第j+1個城市的距離

end

L(i)=L(i)+D(R(1),R(n)); %一輪下來后走過的距離

end

L_best(NC)=min(L); %最佳距離取最小

pos=find(L==L_best(NC));

R_best(NC,

=Tabu(pos(1),

; %此輪迭代后的最佳路線

L_ave(NC)=mean(L);          %此輪迭代后的平均距離

NC=NC+1                   %迭代繼續(xù)

%%第五步：更新信息素

Delta_Tau=zeros(n,n);       %開始時信息素為n*n的0矩陣

for i=1:m

for j=1

n-1)

Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))=Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))+Q/L(i);

%此次循環(huán)在路徑（i，j）上的信息素增量

end

Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))+Q/L(i);

%此次循環(huán)在整個路徑上的信息素增量

end

Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau; %考慮信息素揮發(fā)，更新后的信息素

%%第六步：禁忌表清零

Tabu=zeros(m,n); %%直到最大迭代次數(shù)

end

%%第七步：輸出結果

Pos=find(L_best==min(L_best)); %找到最佳路徑（非0為真）

Shortest_Route=R_best(Pos(1),

%最大迭代次數(shù)后最佳路徑

Shortest_Length=L_best(Pos(1)) %最大迭代次數(shù)后最短距離

subplot(1,2,1)                %繪制第一個子圖形

DrawRoute(C,Shortest_Route)    %畫路線圖的子函數(shù)

subplot(1,2,2)                %繪制第二個子圖形

plot(L_best)

hold on                      %保持圖形

plot(L_ave,'r')

title('平均距離和最短距離')    %標題

function DrawRoute(C,R)

%%=========================================================================

%% DrawRoute.m

%% 畫路線圖的子函數(shù)

%%-------------------------------------------------------------------------

%% C Coordinate 節(jié)點坐標，由一個N×2的矩陣存儲

%% R Route 路線

%%=========================================================================

N=length(R);

scatter(C(:,1),C(:,2));

hold on

plot([C(R(1),1),C(R(N),1)],[C(R(1),2),C(R(N),2)],'g')

hold on

for ii=2:N

plot([C(R(ii-1),1),C(R(ii),1)],[C(R(ii-1),2),C(R(ii),2)],'g')

hold on

end

title('旅行商問題優(yōu)化結果 ')

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附件 1 : 蟻群算法matlab程序源碼.txt

2014-05-03 10:55:30, 4.46 K

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1樓 2014-05-03 10:54:07

已閱回復此樓關注TA 給TA發(fā)消息送TA紅花 TA的回帖

智能機器人

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