用matlab写一段蚁群算法求解船期恢复问题的代码。
时间: 2023-06-16 18:03:46 浏览: 84
蚁群算法的船期恢复问题的代码如下:
```matlab
% 船期恢复问题的蚁群算法
% 数据初始化
n_ant = 20; % 蚂蚁数量
n_iter = 100; % 迭代次数
alpha = 1; % 信息素重要程度
beta = 5; % 启发式因子重要程度
rho = 0.1; % 信息素挥发速度
Q = 1; %信息素增量
n_city = 10; % 港口数量
n_day = 30; % 规划天数
d = randi([1,10],n_city,n_city); %距离矩阵
tau = ones(n_city,n_city); % 信息素矩阵
c = randi([1,10],n_city,n_day); % 费用矩阵
start = 1; % 起始港口编号
% 初始化蚂蚁位置和路径
ant_pos = ones(n_ant,1) * start; % 蚂蚁位置
ant_path = zeros(n_ant,n_day); % 蚂蚁路径
for i = 1:n_ant
for j = 2:n_day
% 计算下一步可能的港口
possible_next = setdiff(1:n_city,ant_path(i,1:j-1));
% 计算下一步的概率
prob_next = tau(ant_pos(i),possible_next).^alpha .* (1./d(ant_pos(i),possible_next)).^beta;
prob_next = prob_next / sum(prob_next);
% 选择下一步
next = randsample(possible_next,1,true,prob_next);
ant_pos(i) = next;
ant_path(i,j) = next;
end
end
% 计算每个蚂蚁的费用
ant_cost = sum(c(sub2ind(size(c),ant_path,repmat(1:n_day,n_ant,1))),2);
% 找到当前最优解
[min_cost,min_idx] = min(ant_cost);
best_path = ant_path(min_idx,:);
% 迭代
for iter = 1:n_iter
% 更新信息素
delta_tau = zeros(n_city,n_city);
for i = 1:n_ant
for j = 1:n_day-1
delta_tau(ant_path(i,j),ant_path(i,j+1)) = delta_tau(ant_path(i,j),ant_path(i,j+1)) + Q / ant_cost(i);
end
end
tau = (1-rho) * tau + delta_tau;
% 蚂蚁重新随机位置和路径
ant_pos = ones(n_ant,1) * start;
ant_path = zeros(n_ant,n_day);
for i = 1:n_ant
for j = 2:n_day
possible_next = setdiff(1:n_city,ant_path(i,1:j-1));
prob_next = tau(ant_pos(i),possible_next).^alpha .* (1./d(ant_pos(i),possible_next)).^beta;
prob_next = prob_next / sum(prob_next);
next = randsample(possible_next,1,true,prob_next);
ant_pos(i) = next;
ant_path(i,j) = next;
end
end
ant_cost = sum(c(sub2ind(size(c),ant_path,repmat(1:n_day,n_ant,1))),2);
% 更新最优解
if min(ant_cost) < min_cost
[min_cost,min_idx] = min(ant_cost);
best_path = ant_path(min_idx,:);
end
end
% 输出最优解
fprintf('最优路径为: %s\n',num2str(best_path));
fprintf('最优路径费用为: %d\n',min_cost);
```
需要说明的是,由于船期恢复问题的数据比较复杂,上面的代码只是一个简化版,仅供参考。如果需要更详细的代码,需要根据具体的问题进行编写。
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