粒子群 多机路径规划 代码
时间: 2023-10-24 09:09:00 浏览: 28
粒子群算法是一种优化算法,可以用于路径规划问题。而多机路径规划指的是在多台机器上同时进行路径规划,以提高效率。下面是一个基于粒子群算法的多机路径规划代码示例:
```python
import random
import math
class Particle:
def __init__(self, position, velocity):
self.position = position
self.velocity = velocity
self.best_position = position
self.best_fitness = float('inf')
class Swarm:
def __init__(self, num_particles, num_machines, graph):
self.num_particles = num_particles
self.num_machines = num_machines
self.graph = graph
self.particles = []
self.best_position = [0] * num_machines
self.best_fitness = float('inf')
for i in range(num_particles):
position = [random.randint(0, len(graph) - 1) for _ in range(num_machines)]
velocity = [0] * num_machines
particle = Particle(position, velocity)
self.particles.append(particle)
def update(self, w, c1, c2):
for particle in self.particles:
fitness = self.calculate_fitness(particle.position)
if fitness < particle.best_fitness:
particle.best_fitness = fitness
particle.best_position = particle.position
if fitness < self.best_fitness:
self.best_fitness = fitness
self.best_position = particle.position
for i in range(self.num_machines):
r1 = random.random()
r2 = random.random()
particle.velocity[i] = w * particle.velocity[i] + c1 * r1 * (particle.best_position[i] - particle.position[i]) + c2 * r2 * (self.best_position[i] - particle.position[i])
particle.position[i] = int(round(particle.position[i] + particle.velocity[i]))
if particle.position[i] < 0:
particle.position[i] = 0
elif particle.position[i] >= len(self.graph):
particle.position[i] = len(self.graph) - 1
def calculate_fitness(self, position):
fitness = 0
for i in range(self.num_machines):
source = position[i]
for j in range(self.num_machines):
if i != j:
target = position[j]
distance = self.calculate_distance(source, target)
fitness += distance
return fitness
def calculate_distance(self, source, target):
queue = [(source, 0)]
visited = set([source])
while queue:
node, distance = queue.pop(0)
if node == target:
return distance
for neighbor in self.graph[node]:
if neighbor not in visited:
queue.append((neighbor, distance + 1))
visited.add(neighbor)
return float('inf')
def get_best_position(self):
return self.best_position
if __name__ == '__main__':
# Define the graph
graph = {
0: [1, 2],
1: [0, 3],
2: [0, 4],
3: [1, 5],
4: [2, 5],
5: [3, 4]
}
# Create the swarm
swarm = Swarm(num_particles=10, num_machines=3, graph=graph)
# Set the parameters
w = 0.5
c1 = 1
c2 = 2
# Run the algorithm
for i in range(100):
swarm.update(w, c1, c2)
print('Iteration: %d, Best Fitness: %f, Best Position: %s' % (i + 1, swarm.best_fitness, swarm.best_position))
```
这个示例代码实现了一个简单的多机路径规划问题,其中粒子群算法被用来寻找最优解。在这个问题中,每台机器需要遍历图中的所有节点,所以每个粒子的位置是一个长度为机器数的列表,其中每个元素表示这台机器当前所在的节点。算法的目标是找到一组位置,使得每台机器遍历图中所有节点的距离之和最小。
在代码中,我们先定义了一个 `Particle` 类表示粒子,其中包含位置、速度、最优位置和最优适应度等属性。然后定义了一个 `Swarm` 类表示粒子群,其中包含多个粒子,以及最优位置和最优适应度等属性。在算法的 `update` 方法中,每个粒子会根据当前位置、速度、最优位置和最优适应度等信息,更新自己的速度和位置。在 `calculate_fitness` 方法中,我们计算了当前位置的适应度,即所有机器遍历图中所有节点的距离之和。最后在主函数中,我们创建了一个 `Swarm` 对象,并运行算法100轮,输出每轮的最优适应度和最优位置。
注意,这个代码示例只是一个简单的示例,实际的多机路径规划问题可能更加复杂。你需要根据具体问题的特点,设计相应的粒子群算法来解决。
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