交通分配粒子群优化算法python代码

交通分配粒子群优化算法（Traffic Assignment Particle Swarm Optimization Algorithm）是一种基于群体智能优化算法的交通分配方法。下面是一个简化的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义交通网络的节点数和行程时间矩阵
num_nodes = 6
travel_time_matrix = np.array([[0, 4, 1, 5, 8, 7],
                              [4, 0, 2, 7, 10, 9],
                              [1, 2, 0, 4, 7, 6],
                              [5, 7, 4, 0, 3, 2],
                              [8, 10, 7, 3, 0, 1],
                              [7, 9, 6, 2, 1, 0]])

# 定义粒子群优化算法的参数
num_particles = 20
max_iterations = 100
c1 = 2.0
c2 = 2.0
w = 0.5

# 初始化粒子位置和速度
positions = np.random.rand(num_particles, num_nodes)
velocities = np.random.rand(num_particles, num_nodes)

# 初始化全局最优位置和对应的行程时间
global_best_position = None
global_best_travel_time = float('inf')

# 迭代更新粒子的位置和速度
for iteration in range(max_iterations):
    for i in range(num_particles):
        # 计算当前粒子的行程时间
        travel_time = np.sum(positions[i,:] * travel_time_matrix, axis=1)
        
        # 更新个体最优位置和全局最优位置
        if travel_time < global_best_travel_time:
            global_best_position = positions[i,:]
            global_best_travel_time = travel_time
        
        # 更新粒子速度和位置
        velocities[i,:] = w * velocities[i,:] + c1 * np.random.rand() * (positions[i,:] - global_best_position) + c2 * np.random.rand() * (positions[i,:] - global_best_position)
        positions[i,:] = np.clip(positions[i,:] + velocities[i,:], 0, 1)  # 限制位置在 0 和 1 之间
    
    # 输出每次迭代的全局最优行程时间
    print("Iteration", iteration, "- Global Best Travel Time:", global_best_travel_time)

上述代码使用粒子群优化算法来求解交通网络中的最短行程时间问题。代码中先定义了交通网络的节点数和行程时间矩阵，然后初始化粒子的位置和速度。接着，通过迭代更新粒子的位置和速度，并根据行程时间来更新个体最优位置和全局最优位置。在迭代过程中，输出每次迭代的全局最优行程时间。

需要注意的是，上述代码是一个简化的示例，实际应用中通常需要根据具体的交通网络特点和优化目标进行一些适当的调整。