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蚁群算法解决TSP旅游商问题

于 2022-08-25 发布 文件大小:3.28 kB
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function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%-------------------------------------------------------------------------%% 主要符号说明%% C n个城市的坐标,n×2的矩阵%% NC_max 最大迭代次数%% m 蚂蚁个数%% Alpha 表征信息素重要程度的参数%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数%% Rho 信息素蒸发系数%% Q 信息素增加强度系数%% R_best 各代最佳路线%% L_best 各代最佳路线的长度%%========================================================================= %%第一步:变量初始化n=size(C,1);%n表示问题的规模(城市个数)D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵for i=1:nfor j=1:nif i~=jD(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;elseD(i,j)=eps;      %i=j时不计算,应该为0,但后面的启发因子要取倒数,用eps(浮点相对精度)表示endD(j,i)=D(i,j);   %对称矩阵endend%{1.C就是城市坐标             x         y城市1    0

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  • 解决TSP旅行商问题
    蚁群算法解决TSP旅行商问题 蚁群算法是一种在图中寻找优化路径的机率型算法。他的灵感就是来自于蚂蚁发现食物的行为。蚁群算法是一种新的模拟进化优化的算法,与遗传算法有很多相似的地方。蚁群算法在比较早的时候成功解决了TSP旅行商的问题
    2022-03-31 12:54:45下载
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  • 解决TSP旅游商问题
    function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%-------------------------------------------------------------------------%% 主要符号说明%% C n个城市的坐标,n×2的矩阵%% NC_max 最大迭代次数%% m 蚂蚁个数%% Alpha 表征信息素重要程度的参数%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数%% Rho 信息素蒸发系数%% Q 信息素增加强度系数%% R_best 各代最佳路线%% L_best 各代最佳路线的长度%%========================================================================= %%第一步:变量初始化n=size(C,1);%n表示问题的规模(城市个数)D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵for i=1:nfor j=1:nif i~=jD(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;elseD(i,j)=eps;      %i=j时不计算,应该为0,但后面的启发因子要取倒数,用eps(浮点相对精度)表示endD(j,i)=D(i,j);   %对称矩阵endend%{1.C就是城市坐标             x         y城市1    0
    2022-08-25 13:59:52下载
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