蚁群算法可视化蚂蚁遍历代码实现

以下是一个简单的 Python 代码实现，用于可视化蚁群算法的运行过程：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义问题：旅行商问题
cities = np.array([[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 0], [1, 3], [2, 0]])
num_cities = cities.shape[0]

# 初始化参数
num_ants = 10
num_iterations = 50
alpha = 1
beta = 5
rho = 0.1
Q = 10
pheromone = np.ones((num_cities, num_cities))

# 定义计算路径长度的函数
def path_length(path):
    return np.sum(np.sqrt(np.sum(np.diff(cities[path], axis=0)**2, axis=1))))

# 开始迭代
for iteration in range(num_iterations):
    # 初始化每只蚂蚁的位置
    ant_positions = np.zeros((num_ants, ), dtype=int)

    # 每只蚂蚁开始遍历
    for ant in range(num_ants):
        # 每只蚂蚁遍历完整个图
        for step in range(num_cities - 1):
            # 计算每个城市的选择概率
            unvisited_cities = np.setdiff1d(np.arange(num_cities), ant_positions[ant:ant+1])
            pheromone_values = pheromone[ant_positions[ant], unvisited_cities]
            heuristic_values = 1.0 / np.sqrt(np.sum(np.diff(cities[unvisited_cities], axis=0)**2, axis=1))
            probability = (pheromone_values**alpha) * (heuristic_values**beta)
            probability /= np.sum(probability)

            # 选择下一个城市
            next_city = np.random.choice(unvisited_cities, p=probability)
            ant_positions[ant] = next_city

        # 更新信息素
        path = np.concatenate([ant_positions[ant:], ant_positions[:ant]], axis=0)
        path_length = path_length(path)
        pheromone[path[:-1], path[1:]] *= (1 - rho)
        pheromone[path[:-1], path[1:]] += rho * Q / path_length

    # 可视化当前迭代的结果
    plt.clf()
    plt.plot(cities[:, 0], cities[:, 1], 'o')
    for ant in range(num_ants):
        plt.plot(cities[ant_positions[ant:ant+1], 0], cities[ant_positions[ant:ant+1], 1], 'r')
    plt.title('Iteration %d' % iteration)
    plt.show()

在这个实现中，我们首先定义了一个旅行商问题，即有 6 个城市需要依次遍历。然后初始化了一些参数，包括蚂蚁数量、迭代次数、信息素挥发率、信息素增加量等。接着，我们开始迭代，每次迭代中，每只蚂蚁会遍历整个图，并更新信息素。最后，我们在每次迭代结束后绘制出蚂蚁的路径，以可视化算法的运行过程。

需要注意的是，这个实现只是一个简单的示例，实际的蚁群算法可能会更加复杂，涉及到更多的参数调整和性能优化。