蚁群算法及其在TSP问题中的应用研究

蚁群算法及案例分析精选全文

问过的节点;另外,人工蚁
群在选择下一条路径的时
候并不是完全盲目的,而是
按一定的算法规律有意识
地寻找最短路径
自然界蚁群不具有记忆的
能力，它们的选路凭借外
激素，或者道路的残留信
息来选择，更多地体现正
反馈的过程
人工蚁群和自然界蚁群的相似之处在于,两者优先选择的都
是含“外激素”浓度较大的路径; 两者的工作单元(蚂蚁)都
正反馈、较强的鲁棒性、全
局性、普遍性
局部搜索能力较弱，易出现
停滞和局部收敛、收敛速度
慢等问题
优良的分布式并行计算机制
长时间花费在解的构造上，
导致搜索时间过长
Hale Waihona Puke 易于与其他方法相结合算法最先基于离散问题，不
能直接解决连续优化问题
蚁群算法的
特点
蚁群算法的特点及应用领域
由于蚁群算法对图的对称性以
及目标函数无特殊要求，因此
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))';
scatter(C(:,1),C(:,2));
L(i)=L(i)+D(R(1),R(n));
hold on
end
plot([C(R(1),1),C(R(N),1)],[C(R(1),2),C(R(N),2)])

蚁群算法及其在TSP中的应用

蚂蚁TSP
ij t ij t
Pijk
ik t
ik
, j tabuk
k tabuk
0,
j tabuk
其中：ij 为先验知识或称为能见度，在TSP问题中为城市i转移到城市j的启发信息，一般地取ij =1/dij ，为在路径上残留信息的重要程度；为启发信息的重要程度；与实际蚁群不同，人工蚁群系统具有记忆能力，tabu 用以记录蚂蚁K当前所走过的城市，称为禁忌表（下一步不充许选择的城市），集合 tabu 随着进化过程进行动态调整。
蚂蚁TSP
为了模拟实际蚂蚁的行为, 首先引进如下记号: 设m是蚁群中蚂蚁的数, dij(i,j=1,2,...,n)表示城市i 和城市j 之间的距离, Tij(t)表示t 时刻在城市i,j 连线上残留的信息素。初始
时刻，各条路径上的信息素相等，设 Tij(0) 蚂蚁 k(1,2,3..m) 在运动过程中，根据各条路径上的信息素决定转移方向。 Pij(t)表示在时刻蚂蚁由城市i转移到城市j的概率：
最后，设置周游次数计数器NC，当达到设定值时结束，最短路径为；
Lmin min Lk minl l 1, 2, , NC
Gambardella
蚁群算法
20 世纪90 年代初，意大利学者Dorigo 等受蚂蚁觅食行为的启发，提出了蚁群算法，是一种仿生算法。
蚂蚁在觅食过程中可以找出巢穴到食物源的最短路径，为什么？（1）信息素(pheromone) （2）正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。
蚁群算法及其在tsp中的应用macrodorigogambardella蚁群算法?20世纪90年代初意大利学者dorigo等受蚂蚁觅食行为的启发提出了蚁群算法是一种20世纪90年代初意大利学者dorigo等受蚂蚁觅食行为的启发提出了蚁群算法是一种仿生算法

分层递进的改进聚类蚁群算法解决TSP问题

分层递进的改进聚类蚁群算法解决TSP问题1.引言蚁群算法是一种模拟昆虫觅食行为的群体智能优化算法，它通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素轨迹，使得较优路径上的信息素浓度增加，从而实现全局最优解的搜索。

而TSP问题是指旅行商问题，即在给定的一组城市中，旅行商要找到一条最短路径，使得每个城市都被访问一次并回到起点。

TSP问题是一个经典的组合优化问题，它在实际中具有广泛的应用。

在实际应用中，TSP问题的规模往往十分庞大，传统的算法在解决大规模TSP问题时效率低下，因此需要寻找更加高效的算法来解决TSP问题。

本文将介绍一种分层递进的改进聚类蚁群算法来解决TSP问题，该算法结合了分层聚类和蚁群算法的特点，能够有效地求解大规模TSP问题。

接下来，将从蚁群算法和TSP问题入手，介绍分层递进的改进聚类蚁群算法的基本原理和关键步骤，最后对算法进行实验验证，并对结果进行分析。

2.蚁群算法蚁群算法是由意大利学者Dorigo在上世纪90年代提出的，它模拟了蚂蚁在寻找食物的过程中通过信息素的传递来寻找最短路径的行为。

在蚁群算法中，蚂蚁会在城市之间不断地移动，并根据信息素浓度选择下一个要移动的城市，当所有蚂蚁都完成了一次移动后，会更新信息素浓度，然后进行下一轮的移动。

通过这种方式，蚁群算法能够逐步找到最短路径，同时也能够实现全局搜索和局部搜索的平衡，从而得到较好的优化结果。

在传统的蚁群算法中，蚂蚁在每一次移动时都会依据信息素浓度进行选择，但这种策略可能导致蚂蚁集中在某个局部最优解附近而无法跳出去探索其他地方，因此算法收敛速度较慢。

为了解决这个问题，一种改进的策略是引入聚类的概念，将蚂蚁分为不同的类别，并在每一类中进行搜索，使得蚂蚁能够更好地利用全局信息进行搜索。

接下来将介绍如何将聚类融入到蚁群算法中来解决TSP问题。

3.分层递进的改进聚类蚁群算法3.1 基本原理分层递进的改进聚类蚁群算法是基于蚁群算法和聚类算法相结合的一种优化算法。

用蚁群算法解决TSP问题

用蚁群算法解决TSP 问题一、引言蚁群算法是一种受自然界生物行为启发而产生的“自然”算法，产生于对蚂蚁行为的研究。

蚁群中的蚂蚁以“信息素”为媒介，间接异步的相互联系。

蚂蚁在行动中，会在他们经过的地方留下一些化学物质，称为“信息素”。

这些物质能被同一种群众后来的蚂蚁感受到，并作为一种信号影响后者的行动，具体表现在后到的蚂蚁选择有这些物质的路径的可能性比选择没有这些物质的路径的可能性大的多。

后者留下的信息素会对原有的信息素进行加强，并循环下去。

这样，经过蚂蚁多的路径，后到蚂蚁选择这条路径的可能性就越来越大。

由于在一定的时间内，越短的路径会被越多的蚂蚁访问，因而积累的信息素就越多，在下一个时间内被其他的蚂蚁选中的可能性也越大。

这个过程会持续到所有的蚂蚁都走到最短的那一条路径为止。

二、关键技术（1）解的表达形式在应用蚁群优化算法时，只需要建立一个虚拟的始终点，相当于蚁群的巢穴和食物所在地，这样一个所经过城市的路径的排列就构成了一个解；（2）信息素的记忆和更新在算法开始时，由于从来没有蚂蚁去寻找过路径，因此可以认为是没有任何先验信息，即每条路上的信息相等。

客观地将，信息素应该都为0，但是由于在蚁群算法中，信息素决定了蚂蚁选择这条路径的概率，因此可以认为初始信息素矩阵为：1/(*(1))0ij N N p -⎧=⎨⎩i j i j ≠=其中N 为城市数当算法运行过程中，每次放出m 支蚂蚁，每只蚂蚁按照信息素选择路径，将其中路径最短的记录下来，对这条最短路进行信息素的加强；而对于其他路径，因为信息素的挥发，信息素浓度将会降低，更新后的信息素矩阵为： 11(1)//(1)/k ij k ij k ij p N p p ρρρ--⎧-+⎪=⎨-⎪⎩i j i j →→经过路径不经过路径其中N 为城市数，ρ为挥发系数（3）蚁群的规模在一般应用中，蚁群中蚂蚁的个数m 是固定数，不超过TSP 图的节点数。

三、算法实现步骤1 设定蚁群规模m ，计算次数n ，挥发系数ρ，初始化信息素矩阵，设定变量best =+∞记录全局最优解；步骤2 若n =0，推出并输出结果；否则n=n-1，分别放出m 只蚂蚁，按照信息素概率选择路径，并找出m 条路径中的当代最优路径cubest ；步骤3 根据当代最有路径更新信息素；步骤4 如果cubest<best ，best=cubest ，执行步骤2；否则直接执行步骤2；四、结果及分析通过五个城市节点的TSP 问题的求解，其城市间的距离矩阵为：01015621008139158020156132005291550⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭蚁群算法找到的最优路径为A C B D E →→→→，总路程为43；通过试验结果发现，对于小规模的ＴＳＰ问题，蚁群算法和禁忌搜索、模拟退火算法的计算结果相似，而且耗时很短，因此该算法是合理的。

计算智能大作业--蚁群算法解决TSP问题资料

（计算智能大作业）应用蚁群算法求解TSP问题目录蚁群算法求解TSP问题 (3)摘要： (3)关键词： (3)一、引言 (3)二、蚁群算法原理 (4)三、蚁群算法解决ＴＳＰ问题 (7)四、解决ｎ个城市的TSP问题的算法步骤 (9)五、程序实现 (11)六、蚁群算法优缺点分析及展望 (18)七、总结 (18)采用蚁群算法解决TSP问题摘要：蚁群算法是通过蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法，该算法已经成功的解决了诸如TSP问题。

本文简要学习探讨了蚂蚁算法和TSP问题的基本内容，尝试通过matlab 仿真解决一个实例问题。

关键词：蚁群算法；TSP问题；matlab。

一、引言TSP（Travelling Salesman Problem）又称货郎担或巡回售货员问题。

TSP问题可以描述为：有N个城市，一售货员从起始城市出发，访问所有的城市一次，最后回到起始城市，求最短路径。

TSP问题除了具有明显的实际意义外，有许多问题都可以归结为TSP问题。

目前针对这一问题已有许多解法，如穷举搜索法（Exhaustive Search Method）, 贪心法（Greedy Method）, 动态规划法（Dynamic Programming Method）分支界定法（Branch-And-Bound），遗传算法（Genetic Agorithm）模拟退火法(simulated annealing),禁忌搜索。

本文介绍了一种求解TSP问题的算法—蚁群算法，并通过matlab仿真求解50个城市之间的最短距离，经过仿真试验，证明是一种解决TSP问题有效的方法。

20世纪90年代，意大利学者M.Dorigo等人在新型算法研究的过程中，通过模拟自然界蚂蚁的觅食过程：即通过信息素（pheromone）的相互交流从而找到由蚁巢至食物的最短路径，提出了一种基于信息正反馈原理的新型模拟进化算法——蚁群算法（Ant Colony algorithm）。

蚁群算法（ACO）解决TSP问题

蚁群算法（ACO）解决TSP问题⼀、蚁群算法1.基本原理蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是⼀种基于种群寻优的启发式搜索算法，有意⼤利学者M.Dorigo等⼈于1991年⾸先提出。

该算法受到⾃然界真实蚁群集体在觅⾷过程中⾏为的启发，利⽤真实蚁群通过个体间的信息传递、搜索从蚁⽳到⾷物间的最短路径等集体寻优特征，来解决⼀些离散系统优化中的困难问题。

经过观察发现，蚂蚁在寻找⾷物的过程中，会在它所经过的路径上留下⼀种被称为信息素的化学物质，信息素能够沉积在路径上，并且随着时间逐步挥发。

在蚂蚁的觅⾷过程中，同⼀蚁群中的其他蚂蚁能够感知到这种物质的存在及其强度，后续的蚂蚁会根据信息素浓度的⾼低来选择⾃⼰的⾏动⽅向，蚂蚁总会倾向于向信息素浓度⾼的⽅向⾏进，⽽蚂蚁在⾏进过程中留下的信息素⼜会对原有的信息素浓度予以加强，因此，经过蚂蚁越多的路径上的信息素浓度会越强，⽽后续的蚂蚁选择该路径的可能性就越⼤。

通常在单位时间内，越短的路径会被越多的蚂蚁所访问，该路径上的信息素强度也越来越强，因此，后续的蚂蚁选择该短路径的概率也就越⼤。

经过⼀段时间的搜索后，所有的蚂蚁都将选择这条最短的路径，也就是说，当蚁巢与⾷物之间存在多条路径时，整个蚁群能够通过搜索蚂蚁个体留下的信息素痕迹，寻找到蚁巢和⾷物之间的最短路径。

蚁群算法中，蚂蚁个体作为每⼀个优化问题的可⾏解。

⾸先随机⽣成初始种群，包括确定解的个数、信息素挥发系数、构造解的结构等。

然后构造蚁群算法所特有的信息素矩阵每只妈蚁执⾏蚂蚊移动算⼦后，对整个群体的蚂蚁做⼀评价，记录最优的蚂蚁。

之后算法根据信息素更新算⼦更新信息素矩阵，⾄此种群的⼀次选代过程完成。

整个蚂蚁群体执⾏⼀定次数的选代后退出循环、输出最优解。

2.术语介绍（1）蚂蚁个体。

每只蚂蚁称为⼀个单独的个体，在算法中作为⼀个问题的解。

（2）蚂蚁群体。

⼀定数量的蚂蚁个体组合在⼀起构成⼀个群体，蚂蚁是群体的基本单位。

蚁群算法原理及在TSP中的应用(附程序)

蚁群算法原理及在TSP 中的应用1 蚁群算法（ACA ）原理1.1 基本蚁群算法的数学模型以求解平面上一个n 阶旅行商问题(Traveling Salesman Problem ，TSP)为例来说明蚁群算法ACA （Ant Colony Algorithm ）的基本原理。

对于其他问题，可以对此模型稍作修改便可应用。

TSP 问题就是给定一组城市，求一条遍历所有城市的最短回路问题。

设()i b t 表示t 时刻位于元素i 的蚂蚁数目，()ij t τ为t 时刻路径(,)i j 上的信息量，n 表示TSP 规模，m 为蚁群的总数目，则1()ni i m b t ==∑；{(),}ij i i t c c C τΓ=⊂是t 时刻集合C 中元素(城市)两两连接ij t 上残留信息量的集合。

在初始时刻各条路径上信息量相等，并设 (0)ij const τ=，基本蚁群算法的寻优是通过有向图(,,)g C L =Γ实现的。

蚂蚁(1,2,...,)k k m =在运动过程中，根据各条路径上的信息量决定其转移方向。

这里用禁忌表(1,2,...,)k tabu k m =来记录蚂蚁k 当前所走过的城市，集合随着k tabu 进化过程作动态调整。

在搜索过程中，蚂蚁根据各条路径上的信息量及路径的启发信息来计算状态转移概率。

()kij p t 表示在t 时刻蚂蚁k 由元素(城市)i 转移到元素(城市)j 的状态转移概率。

()*()()*()()0k ij ij k kij ij ij s allowed t t j allowed t t p t αβαβτητη⊂⎧⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎪∈⎪⎡⎤⎡⎤=⎨⎣⎦⎣⎦⎪⎪⎩∑若否则(1)式中，{}k k allowed C tabuk =-表示蚂蚁k 下一步允许选择的城市；α为信息启发式因子，表示轨迹的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息在蚂蚁运动时所起作用，其值越大，则该蚂蚁越倾向于选择其他蚂蚁经过的路径，蚂蚁之间协作性越强；β为期望启发式因子，表示能见度的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中启发信息在蚂蚁选择路径中的重视程度，其值越大，则该状态转移概率越接近于贪心规则；()ij t η为启发函数，其表达式如下：1()ij ijt d η=(2)式中，ij d 表示相邻两个城市之间的距离。

基于自然选择策略的蚁群算法求解TSP问题

基于自然选择策略的蚁群算法求解TSP问题一、本文概述本文旨在探讨基于自然选择策略的蚁群算法在求解旅行商问题（TSP）中的应用。

旅行商问题是计算机科学和运筹学中的经典难题，其目标是在给定一系列城市和城市之间的距离后，找出一个最短的路径，使得旅行商能够访问每个城市一次并返回原点。

蚁群算法作为一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，具有很强的全局搜索能力和鲁棒性，因此在解决TSP问题中具有广阔的应用前景。

本文首先介绍了TSP问题的定义、特点以及求解难度，然后详细阐述了蚁群算法的基本原理和算法流程。

在此基础上，本文提出了一种基于自然选择策略的蚁群算法，该算法通过引入自然选择的思想，使得蚁群在搜索过程中能够自动适应环境变化，优化搜索策略，从而提高算法的求解效率。

本文的主要研究内容包括：分析TSP问题的数学模型和求解难点，为蚁群算法的应用奠定基础；设计并实现基于自然选择策略的蚁群算法，通过仿真实验验证算法的有效性和优越性；将算法应用于实际TSP问题中，评估其在实际应用中的性能和效果。

本文的研究不仅有助于深入理解TSP问题的求解方法和蚁群算法的优化原理，而且能够为解决其他优化问题提供新的思路和方法。

本文的研究结果也为蚁群算法在实际应用中的推广和应用提供了有力支持。

二、自然选择策略的基本原理自然选择策略，源自达尔文的进化论，是生物进化过程中的核心机制。

在自然界中，生物体通过遗传、变异和选择三个基本过程不断适应和进化。

遗传使得生物体的特征能够传递给后代，变异则引入新的遗传信息，而自然选择则决定了哪些特征在生存和繁衍中更具优势。

经过长时间的演化，适应性强的特征会得到保留和增强，而适应性弱的特征则可能逐渐消失。

将这种自然选择的思想引入算法设计，就形成了自然选择策略。

在算法中，每个解被视为一个个体，而个体的适应度则通过某种评价函数来衡量。

算法通过模拟自然选择的过程，不断迭代生成新的解，并保留适应度高的解，淘汰适应度低的解。

基于蚁群优化算法的TSP问题求解计算智能实验报告

智能计算实验报告学院：班级：学号：姓名：成绩：日期：实验名称：基于蚁群优化算法的TSP问题求解题目要求：利用蚁群优化算法对给定的TSP问题进行求解，求出一条最短路径。

蚁群优化算法简介：蚁群算法是一中求解复杂优化问题的启发式算法，该方法通过模拟蚁群对“信息素”的控制和利用进行搜索食物的过程，达到求解最优结果的目的。

它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、易于其它方法结合等优点，适应于解决组合优化问题，包括运输路径优化问题。

TSP数据文件格式分析：本次课程设计采用的TSP文件是att48.tsp ，文件是由48组城市坐标构成的，文件共分成三列，第一列为城市编号，第二列为城市横坐标，第三列为城市纵坐标。

数据结构如下所示：实验操作过程：1、TSP文件的读取：class chengshi {int no;double x;double y;chengshi(int no, double x, double y) {this.no = no;this.x = x;this.y = y;}private double getDistance(chengshi chengshi) {return sqrt(pow((x - chengshi.x), 2) + pow((y - chengshi.y), 2));}}try {//定义HashMap保存读取的坐标信息HashMap<Integer, chengshi> map = new HashMap<Integer,chengshi>();//读取文件BufferedReader reader = new BufferedReader(new (new )));for (String str = reader.readLine(); str != null; str = reader.readLine()) { //将读到的信息保存入HashMapif(str.matches("([0-9]+)(\\s*)([0-9]+)(.?)([0-9]*)(\\s*)([0-9]+)(.?)([0-9]*)")) {String[] data = str.split("(\\s+)");chengshi chengshi = new chengshi(Integer.parseInt(data[0]),Double.parseDouble(data[1]),Double.parseDouble(data[2]));map.put(chengshi.no, chengshi);}}//分配距离矩阵存储空间distance = new double[map.size() + 1][map.size() + 1];//分配距离倒数矩阵存储空间heuristic = new double[map.size() + 1][map.size() + 1];//分配信息素矩阵存储空间pheromone = new double[map.size() + 1][map.size() + 1];for (int i = 1; i < map.size() + 1; i++) {for (int j = 1; j < map.size() + 1; j++) {//计算城市间的距离，并存入距离矩阵distance[i][j] = map.get(i).getDistance(map.get(j));//计算距离倒数，并存入距离倒数矩阵heuristic[i][j] = 1 / distance[i][j];//初始化信息素矩阵pheromone[i][j] = 1;}}} catch (Exception exception) {System.out.println("初始化数据失败！");}}2、TSP作图处理：private void evaporatePheromone() {for (int i = 1; i < pheromone.length; i++)for (int j = 1; j < pheromone.length; j++) {pheromone[i][j] *= 1-rate;}}3、关键源代码（带简单的注释）：蚂蚁类代码:class mayi {//已访问城市列表private boolean[] visited;//访问顺序表private int[] tour;//已访问城市的个数private int n;//总的距离private double total;mayi() {//给访问顺序表分配空间tour = new int[distance.length+1];//已存入城市数量为n，刚开始为0n = 0;//将起始城市1,放入访问结点顺序表第一项tour[++n] = 1;//给已访问城市结点分配空间visited = new boolean[distance.length];//第一个城市为出发城市，设置为已访问visited[tour[n]] = true;}private int choosechengshi() {//用来random的随机数double m = 0;//获得当前所在的城市号放入j,如果和j相邻的城市没有被访问，那么加入mfor (int i = 1, j = tour[n]; i < pheromone.length; i++) {if (!visited[i]) {m += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);}}//保存随机数double p = m * random();//寻找随机城市double k = 0;//保存城市int q = 0;for (int i = 1, j = tour[n]; k < p; i++) {if (!visited[i]) {k += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);q = i;}}return q;}城市选择代码：private int choosechengshi() {//用来random的随机数double m = 0;//获得当前所在的城市号放入j,如果和j相邻的城市没有被访问，那么加入mfor (int i = 1, j = tour[n]; i < pheromone.length; i++) {if (!visited[i]) {m += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);}}//保存随机数double p = m * random();//寻找随机城市double k = 0;//保存城市int q = 0;for (int i = 1, j = tour[n]; k < p; i++) {if (!visited[i]) {k += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);q = i;}}return q;}4、算法运行收敛图（即运行到第几步，求得的最优值是多少）：run：本次为倒数第100次迭代,当前最优路径长度为41634.60本次为倒数第99次迭代,当前最优路径长度为41514.21本次为倒数第98次迭代,当前最优路径长度为38511.61本次为倒数第97次迭代,当前最优路径长度为38511.61本次为倒数第96次迭代,当前最优路径长度为38511.61本次为倒数第95次迭代,当前最优路径长度为38511.61本次为倒数第94次迭代,当前最优路径长度为37293.07、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、本次为倒数第6次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第5次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第4次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第3次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第2次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第1次迭代,当前最优路径长度为37293.07得到的最优的路径长度为: 37293.075、最终求得的最优解的TSP图像：最优路径如下：→1→9→38→31→44→18→7→28→37→19→6→30→43→27→17→36→46→33→15→12→11→23→14→25→13→20→47→21→39→32→48→5→29→2→26→4→35→45→10→42→24→34→41→16→22→3→40→8→1成功生成（总时间：3 秒）实验结果分析：本次通过JA V A语言实现蚁群优化算法，我们发现虽然我们找到了问题的最优解，但是最优解的收敛性并不乐观，并不能求得问题的精确解，并且随着参数的调节运行结果有随机性。

基于蚁群优化算法的TSP问题求解计算智能实验报告

智能计算实验报告学院：班级：学号：姓名：成绩：日期：实验名称：基于蚁群优化算法的TSP问题求解题目要求：利用蚁群优化算法对给定的TSP问题进行求解，求出一条最短路径。

蚁群优化算法简介：蚁群算法是一中求解复杂优化问题的启发式算法，该方法通过模拟蚁群对“信息素”的控制和利用进行搜索食物的过程，达到求解最优结果的目的。

它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、易于其它方法结合等优点，适应于解决组合优化问题，包括运输路径优化问题。

TSP数据文件格式分析：本次课程设计采用的TSP文件是att48.tsp ，文件是由48组城市坐标构成的，文件共分成三列，第一列为城市编号，第二列为城市横坐标，第三列为城市纵坐标。

数据结构如下所示：实验操作过程：1、TSP文件的读取：class chengshi {int no;double x;double y;chengshi(int no, double x, double y) {this.no = no;this.x = x;this.y = y;}private double getDistance(chengshi chengshi) {return sqrt(pow((x - chengshi.x), 2) + pow((y - chengshi.y), 2));}}try {//定义HashMap保存读取的坐标信息HashMap<Integer, chengshi> map = new HashMap<Integer,chengshi>();//读取文件BufferedReader reader = new BufferedReader(new (new )));for (String str = reader.readLine(); str != null; str = reader.readLine()) { //将读到的信息保存入HashMapif(str.matches("([0-9]+)(\\s*)([0-9]+)(.?)([0-9]*)(\\s*)([0-9]+)(.?)([0-9]*)")) {String[] data = str.split("(\\s+)");chengshi chengshi = new chengshi(Integer.parseInt(data[0]),Double.parseDouble(data[1]),Double.parseDouble(data[2]));map.put(chengshi.no, chengshi);}}//分配距离矩阵存储空间distance = new double[map.size() + 1][map.size() + 1];//分配距离倒数矩阵存储空间heuristic = new double[map.size() + 1][map.size() + 1];//分配信息素矩阵存储空间pheromone = new double[map.size() + 1][map.size() + 1];for (int i = 1; i < map.size() + 1; i++) {for (int j = 1; j < map.size() + 1; j++) {//计算城市间的距离，并存入距离矩阵distance[i][j] = map.get(i).getDistance(map.get(j));//计算距离倒数，并存入距离倒数矩阵heuristic[i][j] = 1 / distance[i][j];//初始化信息素矩阵pheromone[i][j] = 1;}}} catch (Exception exception) {System.out.println("初始化数据失败！");}}2、TSP作图处理：private void evaporatePheromone() {for (int i = 1; i < pheromone.length; i++)for (int j = 1; j < pheromone.length; j++) {pheromone[i][j] *= 1-rate;}}3、关键源代码（带简单的注释）：蚂蚁类代码:class mayi {//已访问城市列表private boolean[] visited;//访问顺序表private int[] tour;//已访问城市的个数private int n;//总的距离private double total;mayi() {//给访问顺序表分配空间tour = new int[distance.length+1];//已存入城市数量为n，刚开始为0n = 0;//将起始城市1,放入访问结点顺序表第一项tour[++n] = 1;//给已访问城市结点分配空间visited = new boolean[distance.length];//第一个城市为出发城市，设置为已访问visited[tour[n]] = true;}private int choosechengshi() {//用来random的随机数double m = 0;//获得当前所在的城市号放入j,如果和j相邻的城市没有被访问，那么加入mfor (int i = 1, j = tour[n]; i < pheromone.length; i++) {if (!visited[i]) {m += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);}}//保存随机数double p = m * random();//寻找随机城市double k = 0;//保存城市int q = 0;for (int i = 1, j = tour[n]; k < p; i++) {if (!visited[i]) {k += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);q = i;}}return q;}城市选择代码：private int choosechengshi() {//用来random的随机数double m = 0;//获得当前所在的城市号放入j,如果和j相邻的城市没有被访问，那么加入mfor (int i = 1, j = tour[n]; i < pheromone.length; i++) {if (!visited[i]) {m += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);}}//保存随机数double p = m * random();//寻找随机城市double k = 0;//保存城市int q = 0;for (int i = 1, j = tour[n]; k < p; i++) {if (!visited[i]) {k += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);q = i;}}return q;}4、算法运行收敛图（即运行到第几步，求得的最优值是多少）：run：本次为倒数第100次迭代,当前最优路径长度为41634.60本次为倒数第99次迭代,当前最优路径长度为41514.21本次为倒数第98次迭代,当前最优路径长度为38511.61本次为倒数第97次迭代,当前最优路径长度为38511.61本次为倒数第96次迭代,当前最优路径长度为38511.61本次为倒数第95次迭代,当前最优路径长度为38511.61本次为倒数第94次迭代,当前最优路径长度为37293.07、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、本次为倒数第6次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第5次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第4次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第3次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第2次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第1次迭代,当前最优路径长度为37293.07得到的最优的路径长度为: 37293.075、最终求得的最优解的TSP图像：最优路径如下：→1→9→38→31→44→18→7→28→37→19→6→30→43→27→17→36→46→33→15→12→11→23→14→25→13→20→47→21→39→32→48→5→29→2→26→4→35→45→10→42→24→34→41→16→22→3→40→8→1成功生成（总时间：3 秒）实验结果分析：本次通过JA V A语言实现蚁群优化算法，我们发现虽然我们找到了问题的最优解，但是最优解的收敛性并不乐观，并不能求得问题的精确解，并且随着参数的调节运行结果有随机性。

蚁群遗传算法对于TSP问题应用

蚁群遗传算法对于TSP问题的应用摘要：遗传算法和蚁群算法是两种具有代表性的智能算法。

在解决组合优化问题时，遗传算法具有较快的全局搜索能力，但在解决规模较大的tsp问题时存在一定缺陷，不能取得全局最优解。

相反蚁群算搜索速度相对较慢，但有着较高的准确性，对于大规模问题有较好的效果。

本文改进了两种算法，将蚁群算法与遗传算法融化起来。

首先借助遗传算法的快速搜索能力，快速接近最优解，通过求解结果为蚁群算法设置初始信息量，再借助蚁群算法进行最终结果的求解，得到最优解。

经过计算机仿真发现，在一定情况下，新的改进算法对tsp问题的求解能力有一定提高。

关键词：蚁群算法；遗传算法；tsp中图分类号：tp18遗传算法在1969年被美国学者提出，后来经过一系列改进总结成一类模拟自然界遗传基因进化的算法1。

遗传算法的理论源于达尔文的进化论，模拟生物进化的过程来求解极值问题。

遗传算法适合求解各种问题同时具有并行性。

因此，遗传算法广泛应用于计算机科学，人工智能，模式识别，机械自动化控制等各种领域。

遗传算法的缺点主要是局部搜索能力差，收敛慢。

因此如何提高遗传算法的局部搜索能力成为了遗传算法研究的重点。

蚁群算法是由意大利学者m.dorigo提出，模拟自然界中蚂蚁觅食的过程。

经过众多学者多年来的研究和改进，能够较好的解决组合优化问题。

蚁群算法的原理是一种正反馈机制，通过信息素的分泌和挥发使问题的解最终收敛。

蚁群算法同样具有分布式并行计算的优势，可以求解单目标和多目标优化问题。

研究证明，对于较大规模的问题，蚁群算法能够较好的使解收敛于最优解。

当然，蚁群算法的缺点也很明显，初期搜索速度较慢。

结合遗传算法和蚁群算法的优势，学者们考虑将两者融合起来，形成对特定问题更加有效的算法。

有些学者提出通过遗传算法调整蚁群算法的参数，以达到优化算法的思路。

另一种融合思路是借鉴遗传算法速度较快的搜索速度在前期使用遗传算法进行搜索，然后通过蚁群算法找到最优解。

蚂蚁算法在TSP问题中的应用与研究(硕士论文)

ＰｅｏＯｅｈｒｍｎ
ＶＩ
蚂蚁耳法在 ’ Ｐ问题中的应用与研究ｓｒ
第一章
绪论
蚂蚁算法基本原理蚂蚁优化算法（ｌＣｌｙｐｍｚｉ，ｃ）是一ＡｔｏｎｏｔｉｏＡｏ川种随机搜索算ｌｏｉａｎｔ法，
它基于对自然界真实蚂蚁的集体觅食行为的研究，模拟真实的蚂蚁协作过程。算法由若干个蚂蚁共同构造解路径，通过在解路径上遗留并交换信息素提高解
Ｓｎｅｒｔｎｂｏｉｓｎｉｅｅｉｆ９０５ｐｏｅｒｂｉａｉｇｉｎｃｉｍｄ１ｐｒｏｏ１５，，ｅｌａｅｅｇｉｃｅｃｄｄｐｎ
ｉｓ１ｅｒｍｔｅｍｃａｉｍｏｈｉ１ｇｃｌｅｏｕｉｎｃｎｔｎ１。ｎｐｒｄｆｏｈｅｈｎｓｆｔｅｂｏｏｉａｖ１ｔｏｏｓａｔｙａｙｎｗｍｔｏｓａｅｎａｐｉｄｔｏｖｈｏｐｉａｅｐｉｉａｉｎＭｎｅｅｈｄｈｄｂｅｐ１ｅｏｓ１ｅｔｅｃｍｌｃｔｄｏｔｍｚｔｏＰｏｌｍｒｒＰｓｄｕｈａｅｒｌｎｔｏｋｅｅｉｌｏｉｈ，ｒｂｅｓａｅＰｏｏｅ。Ｓｃｓｎｕａｅｗｒ，ｇｎｔｃａｇｒｔｍｓｍｌｔｄａｎａｉｇｎｖｌｔｏｃ叩ｕａｉｎｈｓｅｍｔｏｓｈｄｉｕａｅｎｅｌｎ，ａｄｅｏｕｉｎｏｔｔｏ。ＴｅｅｎｗｅｈｄａｂｅｓｃｅｓｕｌｐｌｅｔｓｌｃｔｅＰａｔｃｒｂｅｓＡｔｃｌｎｅｎｕｃｓｆｌｙａｐｉｄｏｏｖｈｒｃｉｅＰｏｌｍｎｏｏｙ
（ｎｒＵｔｏｆｔｅＲｄｃｉｎｏｈｏｄｏｔｉａｉｔｔｇ，ａｒｄｃｉｎ１ｔｏ）Ｉａｐｉｚｔｏｒｅｙｍｎｓａｅｕｔｏ

蚁群算法应用实例详解

蚁群算法应用实例详解1. 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）：TSP是一种经典的优化问题，旨在找到一条经过所有城市的最短路径。

蚁群算法可以通过每只蚂蚁在城市之间释放信息素的方式，不断更新路径的选择概率，最终找到最优解。

2.工厂布局问题：在工厂布局问题中，需要确定在给定一组潜在工厂位置的情况下，如何选择最佳的工厂位置以最小化总体成本。

蚁群算法可以模拟蚂蚁根据信息素量来选择工厂位置，从而找到最优的布局方案。

3.路径规划问题：蚁群算法可以用于快速找到最短路径或最优路径。

例如，蚁群算法可以在无人机飞行中用于路径规划，以指导无人机在给定目标点之间找到最短路径。

4.数据聚类问题：蚁群算法可以用于数据聚类，通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，将相似的数据点聚集到一起。

这种算法可以有效地将相似的数据点聚集在一起，从而形成聚类。

5.多目标优化问题：在多目标优化问题中，蚁群算法可以用来找到一组非支配解，这些解在目标函数空间中没有比其他解更好的解。

蚁群算法可以通过使用多个信息素矩阵来维护多个目标函数的信息素量，以求得非支配解。

6.物流路径优化：在物流领域中，蚁群算法可以应用于寻找最佳的路径规划方案。

蚂蚁释放的信息素可以代表路径上的可行性和效率，使得算法能够找到最佳的物流路径。

以上仅是蚁群算法在实际应用中的一些例子，实际上蚁群算法还有很多其他的应用领域，如电力系统优化、车辆路径规划、无线传感器网路等。

蚁群算法的优势在于其灵活性和适应性，能够在不同的问题领域和复杂环境中找到最优解。

蚁群算法在TSP问题上的应用研究

中南民族大学毕业论文(设计)学院: 计算机科学学院专业:计算机科学与技术年级:2008 题目: 蚁群算法在TSP问题上的应用研究学生: 学号:指导教师: 职称:2012年5月10日中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明本人重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：年月日目录摘要 (1)Abstract (1)1.引言 (2)2.TSP问题简介 (2)2.1TSP问题的概述 (2)2.2TSP 问题意义 (2)3.蚁群算法简介 (3)3.1蚁群算法的起源 (3)3.2蚁群算法的发展 (3)3.3蚁群算法的特点 (3)4.基本蚁群算法的原理 (4).4.1 蚁群行为描述 (4)4.2 基本蚁群算法的机制原理 (5)4.3 基本蚁群算法的系统学特征 (6)4.3.1 分布式 (6)4.3.2正反馈 (7)4.3.3自组织 (7)4.4 蚁群算法的数学模型 (7)4.5 基本蚁群算法求解 TSP 的实现流程 (9)4.5.1 基本蚁群算法的实现步骤 (9)4.5.2 基本蚁群算法的结构流程 (10)4.6基本蚁群算法运行结果 (11)5.关键参数设置对于路径的影响 (11)5.1关键参数介绍 (11)5.2信息挥发度的设置对结果的影响 (12)5.3启发因子的设置对结果的影响 (12)5.4蚂蚁数量的设置对结果的影响 (13)结论 (14)致 (15)参考文献 (16)蚁群算法在TSP问题上的应用研究摘要：随着二十一世纪的到来。

计算机已经成为人们生活不可缺少的一部分，越来越多的难题问题通过计算机迎刃而解，从而也引发出一批智能算法，蚁群算法就是其中的代表之一，本文研究了基于蚁群算法解决 TSP 问题的原理，算法流程。

论文首先简单回顾了蚁群算法的历史、发展以及应用，然后详细介绍了基本蚁群算法的原理，包括基本蚁群算法的行为描述和机制原理。

改进的蚁群算法及其在TSP中的应用研究

Research of using an improved ant colony algorithm to solve TSP
SUN Li-juan1, WANG Liang-jun1, WANG Ru-chuan1, 2
(1. Department of Computer Science and Technology, Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003, China; 2. State Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University, Nanjing 210093, China)
(1)
(2)
其中， τ ij (t ) 表示两节点 i、j 间的信息素值。α(α>0)表示路径轨迹的相对重要性；β (β>0)是
第 10 期
孙力娟等：改进的蚁群算法及其在 TSP 中的应用研究
・113・
Jk(s)={1, 2, …n}−tabuk(s) 表示第 k 个蚂蚁下一步可以选择的节点集； 1 ηij = ，cost(i, j) 表示节点 i、j 间链路的费用大小。 cos t (i, j ) (2) 信息素的全局更新规则当 m 只蚂蚁成功地完成一次寻径过程后，将选出目标函数值最小的路由，用以完成全局信息素的更新，使得较优解保留下来，对后继蚂蚁产生影响，加快收敛到最优解的速度。设 i、j 为两个相邻节点，则有 τ ij (t + n) ← (1 − ρ )τ ij (t ) + ρ× ∆τ ij (t ) (3) 其中，变量 ∆τ ij (t ) 是在 t 时刻，节点 i、j 间链路上信息素的增加量

毕业设计论文-蚁群算法在tsp问题中的应用

单位代码01学号090111004分类号O24密级毕业论文蚁群算法在TSP问题中的应用院(系)名称信息工程学院专业名称信息与计算科学学生姓名王利超指导教师王爱苹2013 年5月15 日蚁群算法在TSP问题中的应用摘要蚁群算法是近年来发展起来的一种新型模拟进化算法，它是由意大利学者M．D0rigo等人在20世纪90年代初提出来的．这种算法模仿了蚂蚁在搬运食物的过程中，自发寻找最短路径的行为特征，加以改进并应用到不同的领域．蚁群算法作为一种新的启发式算法，它具有正反馈、分布式计算以及结构性的贪心启发等特点，使其能够成功地解决许多问题.本文首先介绍了蚁群算法的基本原理及相关背景；其次描述了蚁群算法在实际问题中的应用，如：旅行商问题；然后针对蚁群算法编写MATLAB程序求解最优路径；最后给出结论与展望。

关键词：蚁群算法，TSP问题，最优路径，启发式算法Application of Ant Colony Algorithm In The TSP ProblemAuthor: Wang LichaoTutor: Wang AipingAbstractAnt colony algorithm is developed in recent years a new type of simulated evolutionary algorithm, which is by the Italian scholar M. Dorigo people in the early 1990s. This algorithm mimics the ants in the process of transporting food, spontaneous behavior characteristics to find the shortest path to be improved and applied to different fields. Ant colony algorithm as a new heuristic algorithm, it has a positive feedback, distributed computing and structural greedy inspired, to enable them to successfully solve many problems.This paper first introduces the basic principles of ant colony algorithm and background; Second, we describe the application of the ant colony algorithm in practical problems, such as: traveling salesman problem; prepared for the ant colony algorithm MATLAB program for solving the optimal path; Finally conclusionsand Prospect.Keywords: Ant colony algorithm, TSP, The optimal path, Heuristic algorithm目录1 绪论 (1)1.1 数值方法背景简介 (1)1.2 非线性方程简介 (1)1.2.1 非线性方程的背景 (3)1.2.2 非线性方程的研究内容 ................................................ 错误！未定义书签。

改进的蚁群算法在TSP问题上的应用

改进的蚁群算法在TSP问题上的应用摘要：旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是近代组合优化领域的一个典型难题。

现实生活中的很多问题都可以转化为TSP问题，如邮路问题、通讯网络设计、大规模集成电路的综合布线设计等。

因此，对TSP问题的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

然而关于TSP问题的完全有效的算法目前尚未找到，这促使人们长期以来不断地探索并积累了大量的算法。

本文所用到的蚁群算法也在其中。

蚁群算法是受大自然中蚂蚁觅食启发而提出的一种智能仿生算法，具有较强的鲁棒性、分布式计算、易于与其它方法结合等优点。

本文提出一种基于模糊集合的改进蚁群算法，该算法根据隶属度对种群进行评价，并依此进行信息素的更新，在求解速度和解的质量上取得一个较好的平衡。

通过对改进算法的仿真实验，验证了该算法的可行性及有效性。

本文主要的研究工作如下:1．阐述了论文研究的背景及意义，总结了迄今为止出现的求解TSP问题的各种方法，并对常见的求解方法的优缺点进行了详细的分析，最后，分析了蚁群算法国内外研究现状。

2．给出了蚁群算法的基本原理、算法模型以及特点。

3．提出一种改进的蚁群算法。

该算法引入模糊集合的概念，利用隶属度对蚁群寻找到的路径进行模糊评价，并根据模糊评价结果对路径上的信息素进行更新，从而加快了算法收敛速度，提高了算法的性能。

关键词：TSP问题；蚁群算法；组合优化；模糊集合一、绪论1.1论文选题背景与意义组合优化问题是运筹学中的一个经典且重要的分支,而在组合优化问题中，旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是近代组合优化领域的一个典型难题。

由于TSP问题形式简单、易于描述、且属于典型的NP难问题，因此其作为算法研究与验证的平台而被广泛研究。

在TSP问题上取得的理论或者实验成果，可以应用于其他的NP难解问题。

事实上，求解NP难问题的许多方法都源自于TSP问题的研究。