㈠ 蟻群演算法求解TSP問題的源程序及簡要說明
該程序試圖對具有31個城市的VRP進行求解，已知的最優解為784.1，我用該程序只能優化到810左右，應該是陷入局部最優，但我不知問題出在什麼地方。請用過蟻群演算法的高手指教。
蟻群演算法的matlab源碼，同時請指出為何不能優化到已知的最好解
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% the procere of ant colony algorithm for VRP
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%initialize the parameters of ant colony algorithms
load data.txt;
d=data(:,2:3);
g=data(:,4);
m=31; % 螞蟻數
alpha=1;
belta=4;% 決定tao和miu重要性的參數
lmda=0;
rou=0.9; %衰減系數
q0=0.95;
% 概率
tao0=1/(31*841.04);%初始信息素
Q=1;% 螞蟻循環一周所釋放的信息素
defined_phrm=15.0; % initial pheromone level value
QV=100; % 車輛容量
vehicle_best=round(sum(g)/QV)+1; %所完成任務所需的最少車數
V=40;
% 計算兩點的距離
for i=1:32;
for j=1:32;
dist(i,j)=sqrt((d(i,1)-d(j,1))^2+(d(i,2)-d(j,2))^2);
end;
end;
%給tao miu賦初值
for i=1:32;
for j=1:32;
if i~=j;
%s(i,j)=dist(i,1)+dist(1,j)-dist(i,j);
tao(i,j)=defined_phrm;
miu(i,j)=1/dist(i,j);
end;
end;
end;
for k=1:32;
for k=1:32;
deltao(i,j)=0;
end;
end;
best_cost=10000;
for n_gen=1:50;
print_head(n_gen);
for i=1:m;
%best_solution=[];
print_head2(i);
sumload=0;
cur_pos(i)=1;
rn=randperm(32);
n=1;
nn=1;
part_sol(nn)=1;
%cost(n_gen,i)=0.0;
n_sol=0; % 由螞蟻產生的路徑數量
M_vehicle=500;
t=0; %最佳路徑數組的元素數為0
while sumload<=QV;
for k=1:length(rn);
if sumload+g(rn(k))<=QV;
gama(cur_pos(i),rn(k))=(sumload+g(rn(k)))/QV;
A(n)=rn(k);
n=n+1;
end;
end;
fid=fopen('out_customer.txt','a+');
fprintf(fid,'%s %i\t','the current position is:',cur_pos(i));
fprintf(fid,'\n%s','the possible customer set is:')
fprintf(fid,'\t%i\n',A);
fprintf(fid,'------------------------------\n');
fclose(fid);
p=compute_prob(A,cur_pos(i),tao,miu,alpha,belta,gama,lmda,i);
maxp=1e-8;
na=length(A);
for j=1:na;
if p(j)>maxp
maxp=p(j);
index_max=j;
end;
end;
old_pos=cur_pos(i);
if rand(1)<q0
cur_pos(i)=A(index_max);
else
krnd=randperm(na);
cur_pos(i)=A(krnd(1));
bbb=[old_pos cur_pos(i)];
ccc=[1 1];
if bbb==ccc;
cur_pos(i)=A(krnd(2));
end;
end;
tao(old_pos,cur_pos(i))=taolocalupdate(tao(old_pos,cur_pos(i)),rou,tao0);%對所經弧進行局部更新
sumload=sumload+g(cur_pos(i));
nn=nn+1;
part_sol(nn)=cur_pos(i);
temp_load=sumload;
if cur_pos(i)~=1;
rn=setdiff(rn,cur_pos(i));
n=1;
A=[];
end;
if cur_pos(i)==1; % 如果當前點為車場,將當前路徑中的已訪問用戶去掉後,開始產生新路徑
if setdiff(part_sol,1)~=[];
n_sol=n_sol+1; % 表示產生的路徑數,n_sol=1,2,3,..5,6...,超過5條對其費用加上車輛的派遣費用
fid=fopen('out_solution.txt','a+');
fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'條路徑是:');
fprintf(fid,'%i ',part_sol);
fprintf(fid,'\n');
fprintf(fid,'%s','當前的用戶需求量是:');
fprintf(fid,'%i\n',temp_load);
fprintf(fid,'------------------------------\n');
fclose(fid);
% 對所得路徑進行路徑內3-opt優化
final_sol=exchange(part_sol);
for nt=1:length(final_sol); % 將所有產生的路徑傳給一個數組
temp(t+nt)=final_sol(nt);
end;
t=t+length(final_sol)-1;
sumload=0;
final_sol=setdiff(final_sol,1);
rn=setdiff(rn,final_sol);
part_sol=[];
final_sol=[];
nn=1;
part_sol(nn)=cur_pos(i);
A=[];
n=1;
end;
end;
if setdiff(rn,1)==[];% 產生最後一條終點不為1的路徑
n_sol=n_sol+1;
nl=length(part_sol);
part_sol(nl+1)=1;%將路徑的最後1位補1
% 對所得路徑進行路徑內3-opt優化
final_sol=exchange(part_sol);
for nt=1:length(final_sol); % 將所有產生的路徑傳給一個數組
temp(t+nt)=final_sol(nt);
end;
cost(n_gen,i)=cost_sol(temp,dist)+M_vehicle*(n_sol-vehicle_best); %計算由螞蟻i產生的路徑總長度
for ki=1:length(temp)-1;
deltao(temp(ki),temp(ki+1))=deltao(temp(ki),temp(ki+1))+Q/cost(n_gen,i);
end;
if cost(n_gen,i)<best_cost;
best_cost=cost(n_gen,i);
old_cost=best_cost;
best_gen=n_gen; % 產生最小費用的代數
best_ant=i; %產生最小費用的螞蟻
best_solution=temp;
end;
if i==m; %如果所有螞蟻均完成一次循環，，則用最佳費用所對應的路徑對弧進行整體更新
for ii=1:32;
for jj=1:32;
tao(ii,jj)=(1-rou)*tao(ii,jj);
end;
end;
for kk=1:length(best_solution)-1;
tao(best_solution(kk),best_solution(kk+1))=tao(best_solution(kk),best_solution(kk+1))+deltao(best_solution(kk),best_solution(kk+1));
end;
end;
fid=fopen('out_solution.txt','a+');
fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'路徑是:');
fprintf(fid,'%i ',part_sol);
fprintf(fid,'\n');
fprintf(fid,'%s %i\n','當前的用戶需求量是:',temp_load);
fprintf(fid,'%s %f\n','總費用是:',cost(n_gen,i));
fprintf(fid,'------------------------------\n');
fprintf(fid,'%s\n','最終路徑是:');
fprintf(fid,'%i-',temp);
fprintf(fid,'\n');
fclose(fid);
temp=[];
break;
end;
end;
end;
end;
我現在也在研究它,希望能共同進步.建義可以看一下段海濱的關於蟻群演算法的書.講的不錯,李士勇的也可以,還有一本我在圖書館見過,記不得名字了.