机关网站建设总结/网络营销网站设计

本帖最后由 菜鸟用matlab 于 2016-7-4 10:40 编辑

例子是百度搜索到的。练手用。增加一些问题，如下

定义了起点，起点到其他点都有特定的包裹数量，那么该如何添加新的特性。每次携带的包裹数量不得大于140。由于不能一次配送完成所以采用旅行商问题来解决。如何改进，求大神指点

程序如下

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP1(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)

%C         网点服务范围内的配送点。

%NC_max    最大迭代次数

%m         蚂蚁个数

%Alpha     表征信息重要程度的参数

%Beta      表征启发式银子重要程度参数

%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:n

for j=1:n

if i~=j

D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;

else

D(i,j)=eps;

end

D(j,i)=D(i,j);

end

end

Eta=1./D;%Eta为启发因子，这里设为距离的倒数

Tau=ones(n,n);%Tau为信息素矩阵

Tabu=zeros(m,n);%存储并记录路径的生成

NC=1;%迭代计数器

R_best=zeros(NC_max,n);%各代最佳路线

L_best=inf.*ones(NC_max,1);%各代最佳路线的长度

L_ave=zeros(NC_max,1);%各代路线的平均长度

while NC<=NC_max%停止条件之一：达到最大迭代次数

%%第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上

Randpos=[];

for i=1:(ceil(m/n))

Randpos=[Randpos,randperm(n)];

end

Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';

%%第三步：m只蚂蚁按概率函数选择下一座城市，完成各自的周游

for j=2:n

for i=1:m

visited=Tabu(i,1:(j-1));%已访问的城市

J=zeros(1,(n-j+1));%待访问的城市

P=J;%待访问城市的选择概率分布

Jc=1;

for k=1:n

if isempty(find(visited==k))

J(Jc)=k;

Jc=Jc+1;

end

end

%下面计算待选城市的概率分布

for k=1:length(J)

P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta);

end

P=P/(sum(P));

%按概率原则选取下一个城市

Pcum=cumsum(P);

Select=find(Pcum>=rand);

to_visit=J(Select(1));

Tabu(i,j)=to_visit;

end

end

if NC>=2

Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:);

end

%%第四步：记录本次迭代最佳路线

L=zeros(m,1);

for i=1:m

R=Tabu(i,:);

for j=1:(n-1)

L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1));

end

L(i)=L(i)+D(R(1),R(n));

end

L_best(NC)=min(L);

pos=find(L==L_best(NC));

R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:);

L_ave(NC)=mean(L);

NC=NC+1;

%%第五步：更新信息素

Delta_Tau=zeros(n,n);

for i=1:m

for j=1:(n-1)

Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))=Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))+Q/L(i);

end

Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))+Q/L(i);

end

Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;

%%第六步：禁忌表清零

Tabu=zeros(m,n);

end

%%第七步：输出结果

Pos=find(L_best==min(L_best));

Shortest_Route=R_best(Pos(1),:);

Shortest_Length=L_best(Pos(1));

subplot(1,2,1);

DrawRoute(C,Shortest_Route);

subplot(1,2,2);

plot(L_best);

hold on

plot(L_ave,'r');

title('平均距离和最短距离')   %标题

主程序程序

a=[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]';

b=[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]';

C=[a b];

m=30;

Alpha=1;

Beta=5;

Rho=0.1;

NC_max=50;

Q=100;

绘图子程序

function DrawRoute(C,R)

%%=========================================================================

%% DrawRoute.m

%% 画路线图的子函数

%%-------------------------------------------------------------------------

%% C Coordinate 节点坐标，由一个N×2的矩阵存储

%% R Route 路线

%%=========================================================================

N=length(R);

scatter(C(:,1),C(:,2));

hold on

plot([C(R(1),1),C(R(N),1)],[C(R(1),2),C((N),2)],'g');

hold on

for ii=2:N

plot([C(R(ii-1),1),C(R(ii),1)],[C(R(ii-1),2),C(R(ii),2)],'g');

hold on

end

title('旅行商问题优化结果')

2016-7-3 20:15 上传

2016-7-3 20:15 上传