个集合遗传算法，蚁群算法，粒子群算法的混合算法解决TSP问题的MATLAB程序 - matlab算法设计

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标题：个集合遗传算法，蚁群算法，粒子群算法的混合算法解决TSP问题的MATLAB程序
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所属分类: 算法设计资源类型：程序源码文件大小: 5.24 KB 上传时间: 2019-06-16 15:05:44 下载次数: 77 资源积分：1分提供者: zhangsan456 aco-ga-pso-tsp

内容：
个集合遗传算法，蚁群算法，粒子群算法的混合算法解决TSP问题的MATLAB程序

% file: ant_pso.m

% 保留每次迭代的最优点

% 以max(t^a*d^(-b))为依据找最优路径，与保留的最优路径比较

clear all

x=[41 37 54 25 7 2 68 71 54 83 64 18 22 83 91 ...

25 24 58 71 74 87 18 13 82 62 58 45 41 44 4];

y=[94 84 67 62 64 99 58 44 62 69 60 54 60 46 38 ...

38 42 69 71 78 76 40 40 7 32 35 21 26 35 50];

n=30;%n表示城市数目

c=100;%c表示初始信息浓度

q=1000000;

NC=100;

r=0.9;%r表示轨迹持久性

a=1.5;%a表示轨迹相对重要性

b=2;%b表示能见度相对重要性

m=50;%m表示蚂蚁数目

for i=1:n

for j=1:n

dij(i,j)=sqrt((x(i)-x(j))^2+(y(i)-y(j))^2);%dij保存任意两个城市之间的距离

end

for i=1:n

dij(i,i)=0.01;%自己和自己的距离定义为0.01

end

min10=100000;%

t=ones(n)*c;%t表示信息浓度

for i=1:100

road(i,:)=randperm(n);%产生100条随机路径,randperm(n)表示将1到n随机排列

ltspc(i)=ca_tsp(n,road(i,:),dij);%记录他们的长度

end

ltspsort=sort(ltspc);%对长度进行排序

l30=ltspsort(m);%选择m个初始解，m只蚂蚁,这里选出第m小的数保存在l30

i1=0;

for i=1:100

if ltspc(i)<=l30%对这30条较优路径操作

for k=1:n-1

t(road(i,k),road(i,k+1))=t(road(i,k),road(i,k+1))+10;%让30条路径留下信息素

t(road(i,k+1),road(i,k))=t(road(i,k),road(i,k+1));

end

t(road(i,1),road(i,n))=t(road(i,1),road(i,n))+10;

t(road(i,n),road(i,1))=t(road(i,1),road(i,n));

i1=i1+1;

pcbest(i1,:)=road(i,:);%初始pcbest,路径,i1是从1-30,等于只重新单独保存这30条路径

plbest(i1)=ltspc(i);%初始plbest，路径长度

end

[glbest,j]=min(plbest); %初始glbest,路径

gcbest=pcbest(j,:);%初始gcbest,路径

for nc=1:NC

tabu=ones(m,n);

tabu(:,1)=0;

path=ones(m,n);

for k=1:m

for step=1:n-1

ta=t^a;

tb=dij.^(-b);

td=ta.*tb;

pd=tabu(k,:).*td(path(k,step),:);

pk=pd/sum(pd);

rk=rand;

spk=0;

j=1;

while j<=n;

if rk<spk+pk(j)

break;

else

spk=spk+pk(j);

j=j+1;

end

tabu(k,j)=0;

path(k,step+1)=j;

end

for i=1:m

ltsp(i)=ca_tsp(n,path(i,:),dij);%路径长度

%交叉操作

%四种交叉程序分别为 cross_tso_a cross_tso_b cross_tso_c cross_tso_d

path1(i,:)=cross_tsp_b(path(i,:),gcbest,n);

path1(i,:)=cross_tsp_b(path1(i,:),pcbest(i,:),n);

%变异操作

%四种变异子程序分别为mutation_a mutation_b mutation_c mutation_d

path1(i,:)=mutation_b(path1(i,:),n);

%计算新路径长度之和

ltsp1(i)=ca_tsp(n,path1(i,:),dij);

%求个体极值

if ltsp1(i)<ltsp(i)%比较交叉前后的路径长度,选优者保留

ltsp(i)=ltsp1(i);%ltsp为蚂蚁走过一轮的路径长度,ltsp1为交叉变异后的路径长度

path(i,:)=path1(i,:);

end

if ltsp(i)<plbest(i)%比较选优后的路径

plbest(i)=ltsp(i);%plbest为初始后的30条路径长度

pcbest(i,:)=path(i,:);%pcbest为初始后的30条路径

end

%找全局极值

[glbest,j]=min(plbest);

gcbest=pcbest(j,:);%找到全局最优值

dt=zeros(n);

for i=1:m

for k=1:n-1

dt(path(i,k),path(i,k+1))=dt(path(i,k),path(i,k+1))+q/ltsp(i);

dt(path(i,k+1),path(i,k))=dt(path(i,k),path(i,k+1));

end

dt(path(i,n),path(i,1))=dt(path(i,n),path(i,1))+q/ltsp(i);

dt(path(i,1),path(i,n))=dt(path(i,n),path(i,1));

end

t=r*t+dt;

end

ta=t.^a;

tb=dij.^(-b);

k=3;

ts(1)=1;

td(:,1)=0;

[my,i]=max(td(1,:));

ts(2)=i;

td(:,i)=0;

while k<=n

[my,i]=max(td(i,:));

ts(k)=i;

td(:,i)=0;

k=k+1;

end

ltsp0=ca_tsp(n,ts,dij);%ltsp0完全是纯蚁群算法求出来的路径长度

if glbest<ltsp0%glbest是在蚂蚁具有粒子性质的情况下求的的最优路径长度,

ts=gcbest;%这里的比较相当的重要,通过实验可以知道ltsp0(564.7881)比glbest(426.5438)大很多

ltsp0=glbest;%蚂蚁的粒子性和初始的随机解很好的保证了全局性,比较好的避免纯蚁群算法容易陷入局部解的缺点

end

k=1;

while k<=n

x1(k)=x(ts(k));

y1(k)=y(ts(k));

k=k+1;

end

x1(n+1)=x1(1);

y1(n+1)=y1(1);

line(x1,y1)

hold on

plot(x,y,'o');

ltsp0

文件列表（点击上边下载按钮，如果是垃圾文件请在下面评价差评或者投诉）:

aco-ga-pso-tsp/
aco-ga-pso-tsp/ant_pso.m
aco-ga-pso-tsp/ca_tsp.m
aco-ga-pso-tsp/cross_tsp_a.m
aco-ga-pso-tsp/cross_tsp_b.m
aco-ga-pso-tsp/cross_tsp_c.m
aco-ga-pso-tsp/cross_tsp_d.m
aco-ga-pso-tsp/mutation_a.m
aco-ga-pso-tsp/mutation_b.m
aco-ga-pso-tsp/mutation_c.m
aco-ga-pso-tsp/mutation_d.m

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