国家城乡与建设部网站,二级域名解析网站,2017年做那个网站致富,建设展示类网站的意义算法原理 蚁群算法来自于蚂蚁寻找食物过程中发现路径的行为。蚂蚁并没有视觉却可以寻找到食物#xff0c;这得益于蚂蚁分泌的信息素#xff0c;蚂蚁之间相互独立#xff0c;彼此之间通过信息素进行交流#xff0c; 从而实现群体行为。 蚁群算法的基本原理就是蚂蚁觅食的过程…算法原理 蚁群算法来自于蚂蚁寻找食物过程中发现路径的行为。蚂蚁并没有视觉却可以寻找到食物这得益于蚂蚁分泌的信息素蚂蚁之间相互独立彼此之间通过信息素进行交流 从而实现群体行为。 蚁群算法的基本原理就是蚂蚁觅食的过程。首先蚂蚁在觅食的过程中会在路径上留下信息素pheromone并在寻找食物的过程中感知这种物质的强度并指导自己的行为方向他们总会朝着浓度高的方向前进。因此可以看得出来蚂蚁觅食的过程是一个正反馈的过程该路段经过的蚂蚁越多信息素留下的就越多浓度越高更多的蚂蚁都会选择这个路段。 运行实例 例题 用蚁群算法解决旅行商问题 假设有一个旅行商需要从城市1出发经过若干个城市最后回到城市1。已知城市之间的距离矩阵旅行商的目标是最小化经过所有城市的总距离。请使用蚁群算法求解该问题。 问题定义 假设有n个城市城市之间的距离矩阵为D其中D[i][j]表示城市i到城市j的距离。 初始化参数 蚂蚁数量m信息素重要程度因子alpha启发函数重要程度因子beta信息素蒸发系数rho信息素增强系数Q最大迭代次数iter_max 算法步骤 初始化信息素矩阵tau所有元素设为相同值。迭代过程 每只蚂蚁根据概率选择下一个城市概率计算公式为 更新路径和距离更新信息素矩阵 重复迭代直到满足停止条件 代码示例
import numpy as np
import random# 初始化参数
n 10 # 城市数量
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 # 信息素蒸发系数
Q 100 # 信息素增强系数
iter_max 200 # 最大迭代次数# 生成距离矩阵
D np.random.rand(n, n)
D (D D.T) / 2 # 确保距离矩阵是对称的
for i in range(n):D[i][i] np.inf # 对角线元素设为无穷大# 初始化信息素矩阵
tau np.ones((n, n))# 启发函数矩阵
eta 1.0 / (D np.eye(n))# 存储最佳路径
best_length np.inf
best_path []# 迭代过程
for iter in range(iter_max):# 存储每只蚂蚁的路径和距离paths []lengths []for i in range(m):path []length 0visited np.zeros(n) # 标记已访问城市start random.randint(0, n-1) # 随机选择起始城市visited[start] 1path.append(start)for j in range(n-1):tabu path # 禁忌表allow_list [index for index in range(n) if index not in tabu] # 可访问城市列表P np.zeros(len(allow_list)) # 计算概率# 计算转移概率for k in range(len(allow_list)):P[k] np.power(tau[start][allow_list[k]], alpha) * np.power(eta[start][allow_list[k]], beta)P P / P.sum()# 轮盘赌选择下一个城市next_city allow_list[np.random.choice(range(len(allow_list)), pP)]path.append(next_city)length D[start][next_city]start next_city# 回到起始城市length D[start][path[0]]paths.append(path)lengths.append(length)# 更新最佳路径if length best_length:best_length lengthbest_path path# 更新信息素矩阵delta_tau np.zeros((n, n))for i in range(m):for j in range(n - 1):delta_tau[paths[i][j]][paths[i][j 1]] Q / lengths[i]delta_tau[paths[i][-1]][paths[i][0]] Q / lengths[i]tau (1 - rho) * tau delta_tau# 输出结果print(最佳路径长度:, best_length)print(最佳路径:, best_path)以上代码实现了基本的蚁群算法求解TSP问题。代码中我们首先初始化了参数并生成了城市之间的距离矩阵。然后我们通过迭代过程让蚂蚁在每一轮中根据信息素和启发函数选择下一个城市并记录每只蚂蚁的路径和路径长度。在每一轮迭代结束后我们更新信息素矩阵并记录下目前为止找到的最短路径。 需要注意的是代码中的一些参数如蚂蚁数量、信息素蒸发系数等可以根据实际情况进行调整以获得更好的性能。此外由于使用了随机数生成器每次运行代码得到的结果可能有所不同。 最后代码输出了最佳路径长度和路径。这只是一个简单的例子蚁群算法可以应用于更复杂的问题并且可以通过各种方式改进算法的性能。
结果展示
