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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