蚁群算法求解01背包问题python

时间: 2023-07-07 17:06:08 浏览: 147
以下是使用蚁群算法求解01背包问题的Python代码: ```python import random # 蚂蚁数量 ants_num = 20 # 迭代次数 iteration_times = 100 # 信息素挥发因子 p = 0.5 # 信息素增量常数 q = 100 # 残留信息素量 r = 0.1 # 物品数量 item_num = 50 # 背包容量 knapsack_capacity = 100 # 物品重量列表 weight_list = [random.randint(1, 50) for _ in range(item_num)] # 物品价值列表 value_list = [random.randint(1, 100) for _ in range(item_num)] # 初始化信息素矩阵 pheromone_matrix = [[1.0] * item_num for _ in range(ants_num)] # 计算每只蚂蚁的适应度值 def calc_fitness(ant_solution): total_weight = 0 total_value = 0 for i in range(item_num): if ant_solution[i]: total_weight += weight_list[i] total_value += value_list[i] if total_weight > knapsack_capacity: return 0 return total_value # 更新信息素矩阵 def update_pheromone(pheromone_matrix, ant_solutions): for i in range(ants_num): ant_solution = ant_solutions[i] fitness = calc_fitness(ant_solution) for j in range(item_num): if ant_solution[j]: pheromone_matrix[i][j] = (1 - p) * pheromone_matrix[i][j] + q / fitness else: pheromone_matrix[i][j] = (1 - p) * pheromone_matrix[i][j] # 初始化蚂蚁的解 def init_ant_solution(): ant_solution = [0] * item_num for i in range(item_num): if random.random() < 0.5: ant_solution[i] = 1 return ant_solution # 蚁群算法 def ant_colony_optimization(): best_solution = None best_fitness = 0 for _ in range(iteration_times): ant_solutions = [init_ant_solution() for _ in range(ants_num)] for i in range(item_num): for j in range(ants_num): # 计算每个物品被选中的概率 p = pheromone_matrix[j][i] ** 2 / sum([pheromone_matrix[j][k] ** 2 for k in range(item_num)]) ant_solutions[j][i] = 1 if random.random() < p else 0 # 更新信息素矩阵 update_pheromone(pheromone_matrix, ant_solutions) # 记录最优解 for ant_solution in ant_solutions: fitness = calc_fitness(ant_solution) if fitness > best_fitness: best_solution = ant_solution best_fitness = fitness return best_solution, best_fitness best_solution, best_fitness = ant_colony_optimization() print('Best solution: ', best_solution) print('Best fitness: ', best_fitness) ``` 在代码中,我们首先定义了蚂蚁数量、迭代次数、信息素挥发因子、信息素增量常数、残留信息素量、物品数量和背包容量等参数。然后,随机生成了物品重量列表和物品价值列表,并初始化了信息素矩阵。 接下来,我们定义了计算每只蚂蚁的适应度值的函数`calc_fitness`,以及更新信息素矩阵的函数`update_pheromone`。在每次迭代中,我们先初始化蚂蚁的解,然后根据信息素矩阵计算每个物品被选中的概率,更新蚂蚁的解,并计算适应度值。最后,更新信息素矩阵,并记录最优解。 最后,我们调用`ant_colony_optimization`函数,得到最优解和最优适应度值,并输出到控制台。 值得注意的是,该算法并不保证一定能够找到全局最优解,只是在局部搜索中具有很好的表现。如果需要得到更好的结果,可以增加蚂蚁数量、迭代次数和信息素增量常数等参数,或者结合其他优化算法使用。
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