用c sharp 写出蚁群算法

时间: 2023-05-28 10:06:57 浏览: 47
以下是一份使用C#实现的蚁群算法代码,实现了TSP(旅行商问题)的求解: ``` using System; namespace AntColonyOptimization { class Program { static void Main(string[] args) { int cityCount = 10; // 城市数目 int antCount = 10; // 蚂蚁数目 double alpha = 1; // alpha参数 double beta = 2; // beta参数 double rho = 0.5; // 信息素挥发速度 double Q = 100; // 信息素强度 int maxIter = 100; // 最大迭代次数 // 城市距离矩阵 double[,] distMatrix = new double[cityCount, cityCount] { { 0, 30, 84, 56, 70, 63, 42, 58, 83, 12 }, { 30, 0, 54, 84, 53, 37, 82, 45, 62, 42 }, { 84, 54, 0, 43, 96, 77, 12, 69, 38, 93 }, { 56, 84, 43, 0, 44, 65, 57, 78, 72, 37 }, { 70, 53, 96, 44, 0, 53, 69, 42, 21, 76 }, { 63, 37, 77, 65, 53, 0, 57, 54, 88, 24 }, { 42, 82, 12, 57, 69, 57, 0, 21, 45, 78 }, { 58, 45, 69, 78, 42, 54, 21, 0, 68, 32 }, { 83, 62, 38, 72, 21, 88, 45, 68, 0, 56 }, { 12, 42, 93, 37, 76, 24, 78, 32, 56, 0 } }; // 初始化信息素矩阵 double[,] pheromoneMatrix = new double[cityCount, cityCount]; for (int i = 0; i < cityCount; i++) { for (int j = 0; j < cityCount; j++) { pheromoneMatrix[i, j] = 1; } } // 迭代 int iter = 0; Random random = new Random(); while (iter < maxIter) { // 初始化蚂蚁 Ant[] ants = new Ant[antCount]; for (int i = 0; i < antCount; i++) { ants[i] = new Ant(cityCount); } // 蚂蚁搜索路径 for (int i = 0; i < antCount; i++) { for (int j = 0; j < cityCount - 1; j++) { int currCity = ants[i].tour[j]; int nextCity = ants[i].nextCity(currCity, pheromoneMatrix, distMatrix, alpha, beta, random); ants[i].tour[j + 1] = nextCity; } } // 更新信息素 for (int i = 0; i < cityCount; i++) { for (int j = 0; j < cityCount; j++) { double deltaPheromone = 0; for (int k = 0; k < antCount; k++) { if (ants[k].isVisited(i, j)) { deltaPheromone += Q / distMatrix[i, j]; } } pheromoneMatrix[i, j] = (1 - rho) * pheromoneMatrix[i, j] + deltaPheromone; } } // 寻找最优解 int[] bestTour = ants[0].tour; double bestDistance = ants[0].tourLength(distMatrix); for (int i = 1; i < antCount; i++) { double distance = ants[i].tourLength(distMatrix); if (distance < bestDistance) { bestTour = ants[i].tour; bestDistance = distance; } } // 输出当前迭代的最优解 Console.WriteLine("Iter: " + iter + "\tBest Distance: " + bestDistance); iter++; } Console.ReadKey(); } } class Ant { public int[] tour; // 当前蚂蚁的路径 public bool[] visited; // 当前蚂蚁是否访问过城市 public int visitedCount; // 当前蚂蚁已访问城市数目 public Ant(int cityCount) { tour = new int[cityCount]; visited = new bool[cityCount]; visitedCount = 0; int startCity = new Random().Next(cityCount); // 随机选择一个起始城市 tour[0] = startCity; visited[startCity] = true; visitedCount++; } // 计算下一个城市 public int nextCity(int currCity, double[,] pheromoneMatrix, double[,] distMatrix, double alpha, double beta, Random random) { double[] probabilities = new double[visited.Length]; double sum = 0; for (int i = 0; i < visited.Length; i++) { if (!visited[i]) { probabilities[i] = Math.Pow(pheromoneMatrix[currCity, i], alpha) * Math.Pow(1.0 / distMatrix[currCity, i], beta); sum += probabilities[i]; } } double r = random.NextDouble() * sum; double tempSum = 0; for (int i = 0; i < visited.Length; i++) { if (!visited[i]) { tempSum += probabilities[i]; if (tempSum >= r) { visited[i] = true; visitedCount++; tour[visitedCount - 1] = i; return i; } } } // 如果所有城市都已经访问过,则返回起始城市 for (int i = 0; i < visited.Length; i++) { if (!visited[i]) { visited[i] = true; visitedCount++; tour[visitedCount - 1] = i; return i; } } return -1; } // 判断两个城市是否被访问过 public bool isVisited(int city1, int city2) { int index1 = Array.IndexOf(tour, city1); int index2 = Array.IndexOf(tour, city2); return Math.Abs(index1 - index2) == 1 || Math.Abs(index1 - index2) == tour.Length - 1; } // 计算路径长度 public double tourLength(double[,] distMatrix) { double length = 0; for (int i = 0; i < tour.Length - 1; i++) { length += distMatrix[tour[i], tour[i + 1]]; } length += distMatrix[tour[tour.Length - 1], tour[0]]; return length; } } } ```

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