• 基本蚁群算法


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    //基本蚁群算法源代码
    //使用的城市数据是eil51.tsp
    //=====================================================================
    // AO.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
    #pragma once
    #include "stdafx.h"
    #include <iostream>
    #include <math.h> 
    #include <time.h>
    //=====================================================================
    //常量定义和参数定义
    //=====================================================================
    const double ALPHA=1.0; //启发因子,信息素的重要程度
    const double BETA=2.0; //期望因子,城市间距离的重要程度
    const double ROU=0.5; //信息素残留参数
    const int N_ANT_COUNT=34; //蚂蚁数量
    const int N_IT_COUNT=1000; //迭代次数
    const int N_CITY_COUNT=51; //城市数量
    const double DBQ=100.0; //总的信息素
    const double DB_MAX=10e9; //一个标志数,10的9次方
    double g_Trial[N_CITY_COUNT][N_CITY_COUNT]; //两两城市间信息素,就是环境信息素
    double g_Distance[N_CITY_COUNT][N_CITY_COUNT]; //两两城市间距离
    //eil51.tsp城市坐标数据
    double x_Ary[N_CITY_COUNT]=
    {
    37,49,52,20,40,21,17,31,52,51,
    42,31,5,12,36,52,27,17,13,57,
    62,42,16,8,7,27,30,43,58,58,
    37,38,46,61,62,63,32,45,59,5,
    10,21,5,30,39,32,25,25,48,56,
    };
    
    double y_Ary[N_CITY_COUNT]=
    {
    52,49,64,26,30,47,63,62,33,21,
    41,32,25,42,16,41,23,33,13,58,
    42,57,57,52,38,68,48,67,48,27,
    69,46,10,33,63,69,22,35,15,6,
    17,10,64,15,10,39,32,55,28,37,
    };
    //返回指定范围内的随机整数
    int rnd(int nLow,int nUpper)
    {
    return nLow+(nUpper-nLow)*rand()/(RAND_MAX+1);
    }
    //返回指定范围内的随机浮点数
    double rnd(double dbLow,double dbUpper)
    {
    double dbTemp=rand()/((double)RAND_MAX+1.0);
    return dbLow+dbTemp*(dbUpper-dbLow);
    }
    //返回浮点数四舍五入取整后的浮点数
    double ROUND(double dbA)
    {
    return (double)((int)(dbA+0.5));
    }
    //=====================================================================
    //蚂蚁类的定义和实现
    //=====================================================================
    //定义蚂蚁类
    class CAnt
    {
    public:
    CAnt(void);
    ~CAnt(void);
    public:
    int m_nPath[N_CITY_COUNT]; //蚂蚁走的路径
    double m_dbPathLength; //蚂蚁走过的路径长度
    int m_nAllowedCity[N_CITY_COUNT]; //没去过的城市
    int m_nCurCityNo; //当前所在城市编号
    int m_nMovedCityCount; //已经去过的城市数量
    public:
    int ChooseNextCity(); //选择下一个城市
    void Init(); //初始化
    void Move(); //蚂蚁在城市间移动
    void Search(); //搜索路径
    void CalPathLength(); //计算蚂蚁走过的路径长度
    };
    //构造函数
    CAnt::CAnt(void)
    {
    }
    //析构函数
    CAnt::~CAnt(void)
    {
    }
    //初始化函数,蚂蚁搜索前调用
    void CAnt::Init()
    {
    for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++)
    {
    m_nAllowedCity[i]=1; //设置全部城市为没有去过
    m_nPath[i]=0; //蚂蚁走的路径全部设置为0
    }
    //蚂蚁走过的路径长度设置为0
    m_dbPathLength=0.0; 
    //随机选择一个出发城市
    m_nCurCityNo=rnd(0,N_CITY_COUNT);
    //把出发城市保存入路径数组中
    m_nPath[0]=m_nCurCityNo;
    //标识出发城市为已经去过了
    m_nAllowedCity[m_nCurCityNo]=0; 
    //已经去过的城市数量设置为1
    m_nMovedCityCount=1; 
    }
    //选择下一个城市
    //返回值 为城市编号
    int CAnt::ChooseNextCity()
    {
    int nSelectedCity=-1; //返回结果,先暂时把其设置为-1
    //==============================================================================
    //计算当前城市和没去过的城市之间的信息素总和
    double dbTotal=0.0; 
    double prob[N_CITY_COUNT]; //保存各个城市被选中的概率
    for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++)
    {
    if (m_nAllowedCity[i] == 1) //城市没去过
    {
    //该城市和当前城市间的信息素
    prob[i]=pow(g_Trial[m_nCurCityNo][i],ALPHA)*pow(1.0/g_Distance[m_nCurCityNo][i],BETA); 
    dbTotal=dbTotal+prob[i]; //累加信息素,得到总和
    }
    else //如果城市去过了,则其被选中的概率值为0
    {
    prob[i]=0.0;
    }
    }
    //==============================================================================
    //进行轮盘选择
    double dbTemp=0.0;
    if (dbTotal > 0.0) //总的信息素值大于0
    {
    dbTemp=rnd(0.0,dbTotal); //取一个随机数
    for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++)
    {
    if (m_nAllowedCity[i] == 1) //城市没去过
    {
    printf("dbtemp=%f-i=%d",dbTemp,i);system("pause");
    dbTemp=dbTemp-prob[i]; //这个操作相当于转动轮盘,如果对轮盘选择不熟悉,仔细考虑一下
    if (dbTemp < 0.0) //轮盘停止转动,记下城市编号,直接跳出循环
    {
    nSelectedCity=i;
    break;
    }
    }
    }
    if(dbTemp>0){printf("dbtemp=%d",dbTemp);system("pause");}
    }
    //==============================================================================
    //如果城市间的信息素非常小 ( 小到比double能够表示的最小的数字还要小 )
    //那么由于浮点运算的误差原因,上面计算的概率总和可能为0
    //会出现经过上述操作,没有城市被选择出来
    //出现这种情况,就把第一个没去过的城市作为返回结果 
    if (nSelectedCity == -1)
    {
    for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++)
    {
    if (m_nAllowedCity[i] == 1) //城市没去过
    {
    nSelectedCity=i;
    break;
    }
    }
    }
    //==============================================================================
    //返回结果,就是城市的编号
    return nSelectedCity;
    }
    //蚂蚁在城市间移动
    void CAnt::Move()
    {
    int nCityNo=ChooseNextCity(); //选择下一个城市
    m_nPath[m_nMovedCityCount]=nCityNo; //保存蚂蚁走的路径
    m_nAllowedCity[nCityNo]=0;//把这个城市设置成已经去过了
    m_nCurCityNo=nCityNo; //改变当前所在城市为选择的城市
    m_nMovedCityCount++; //已经去过的城市数量加1
    }
    //蚂蚁进行搜索一次
    void CAnt::Search()
    {
    Init(); //蚂蚁搜索前,先初始化
    //如果蚂蚁去过的城市数量小于城市数量,就继续移动
    while (m_nMovedCityCount < N_CITY_COUNT)
    {
    Move();
    }
    //完成搜索后计算走过的路径长度
    CalPathLength();
    }
    //计算蚂蚁走过的路径长度
    void CAnt::CalPathLength()
    {
    m_dbPathLength=0.0; //先把路径长度置0
    int m=0;
    int n=0;
    for (int i=1;i<N_CITY_COUNT;i++)
    {
    m=m_nPath[i];
    n=m_nPath[i-1];
    m_dbPathLength=m_dbPathLength+g_Distance[m][n];
    }
    //加上从最后城市返回出发城市的距离
    n=m_nPath[0];
    m_dbPathLength=m_dbPathLength+g_Distance[m][n]; 
    }
    //=====================================================================
    //TSP类的定义和实现
    //=====================================================================
    //tsp类
    class CTsp
    {
    public:
    CTsp(void);
    ~CTsp(void);
    public:
    CAnt m_cAntAry[N_ANT_COUNT]; //蚂蚁数组
    CAnt m_cBestAnt; //定义一个蚂蚁变量,用来保存搜索过程中的最优结果
    //该蚂蚁不参与搜索,只是用来保存最优结果
    public:
    //初始化数据
    void InitData(); 
    //开始搜索
    void Search(); 
    //更新环境信息素
    void UpdateTrial();
    };
    //构造函数
    CTsp::CTsp(void)
    {
    }
    CTsp::~CTsp(void)
    {
    }
    //初始化数据
    void CTsp::InitData() 
    {
    //先把最优蚂蚁的路径长度设置成一个很大的值
    m_cBestAnt.m_dbPathLength=DB_MAX; 
    //计算两两城市间距离
    double dbTemp=0.0;
    for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++)
    {
    for (int j=0;j<N_CITY_COUNT;j++)
    {
    dbTemp=(x_Ary[i]-x_Ary[j])*(x_Ary[i]-x_Ary[j])+(y_Ary[i]-y_Ary[j])*(y_Ary[i]-y_Ary[j]);
    dbTemp=pow(dbTemp,0.5);
    //城市间距离四舍五入取整,eil51.tsp的最短路径426是距离按四舍五入取整后得到的。
    g_Distance[i][j]=ROUND(dbTemp);
    }
    }
    //初始化环境信息素,先把城市间的信息素设置成一样
    //这里设置成1.0,设置成多少对结果影响不是太大,对算法收敛速度有些影响
    for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++)
    {
    for (int j=0;j<N_CITY_COUNT;j++)
    {
    g_Trial[i][j]=1.0;
    }
    }
    }
    //更新环境信息素
    void CTsp::UpdateTrial()
    {
    //临时数组,保存各只蚂蚁在两两城市间新留下的信息素
    double dbTempAry[N_CITY_COUNT][N_CITY_COUNT];
    memset(dbTempAry,0,sizeof(dbTempAry)); //先全部设置为0
    //计算新增加的信息素,保存到临时数组里
    int m=0;
    int n=0;
    for (int i=0;i<N_ANT_COUNT;i++) //计算每只蚂蚁留下的信息素
    {
    for (int j=1;j<N_CITY_COUNT;j++)
    {
    m=m_cAntAry[i].m_nPath[j];
    n=m_cAntAry[i].m_nPath[j-1];
    dbTempAry[n][m]=dbTempAry[n][m]+DBQ/m_cAntAry[i].m_dbPathLength;
    dbTempAry[m][n]=dbTempAry[n][m];
    }
    //最后城市和开始城市之间的信息素
    n=m_cAntAry[i].m_nPath[0];
    dbTempAry[n][m]=dbTempAry[n][m]+DBQ/m_cAntAry[i].m_dbPathLength;
    dbTempAry[m][n]=dbTempAry[n][m];
    }
    //==================================================================
    //更新环境信息素
    for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++)
    {
    for (int j=0;j<N_CITY_COUNT;j++)
    {
    g_Trial[i][j]=g_Trial[i][j]*ROU+dbTempAry[i][j]; //最新的环境信息素 = 留存的信息素 + 新留下的信息素
    }
    }
    }
    void CTsp::Search()
    {
    char cBuf[256]; //打印信息用
    //在迭代次数内进行循环
    for (int i=0;i<N_IT_COUNT;i++)
    {
    //每只蚂蚁搜索一遍
    for (int j=0;j<N_ANT_COUNT;j++)
    {
    m_cAntAry[j].Search(); 
    }
    //保存最佳结果
    for (int j=0;j<N_ANT_COUNT;j++)
    {
    if (m_cAntAry[j].m_dbPathLength < m_cBestAnt.m_dbPathLength)
    {
    m_cBestAnt=m_cAntAry[j];
    }
    }
    //更新环境信息素
    UpdateTrial();
    //输出目前为止找到的最优路径的长度
    sprintf(cBuf,"
    [%d] %.0f",i+1,m_cBestAnt.m_dbPathLength);
    printf(cBuf);
    }
    }
    //=====================================================================
    //主程序
    //=====================================================================
    int main()
    {
    //用当前时间点初始化随机种子,防止每次运行的结果都相同
    time_t tm;
    time(&tm);
    unsigned int nSeed=(unsigned int)tm;
    srand(nSeed);
    //开始搜索
    CTsp tsp;
    tsp.InitData(); //初始化
    tsp.Search(); //开始搜索
    //输出结果
    printf("
    The best tour is :
    ");
    char cBuf[128];
    for (int i=0;i<N_CITY_COUNT;i++)
    {
    sprintf(cBuf,"%02d ",tsp.m_cBestAnt.m_nPath[i]+1);
    if (i % 20 == 0)
    {
    printf("
    ");
    }
    printf(cBuf);
    }
    printf("
    
    Press any key to exit!");
    getchar();
    return 0;
    }
    
     
    
    转载:http://www.cnblogs.com/sky-view/p/3281186.html
    

      

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    ionic 开发当中,有一些常用的方法。
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Kermit-Li/p/5380769.html
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