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蚁群算法是解决电力调配系统和商场供货系统问题的有效算法,这里提供了一种蚁群算法,供大家参考

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***蚂蚁群落系统(Ant Colony System)运行结果如下***：
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TSP问题中城市数目：   16
作为代理的蚂蚁数目：   10

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

TSP问题的城市集合如下：
   0.0   1.0   2.0   3.0   3.1   3.6   4.2   3.6   3.1   3.0   2.0   1.0   2.2   1.4   2.2   2.8

   1.0   0.0   1.0   2.0   2.2   2.8   3.6   3.1   3.0   3.1   2.2   1.4   2.0   1.0   1.4   2.2

   2.0   1.0   0.0   1.0   1.4   2.2   3.1   3.0   3.1   3.6   2.8   2.2   2.2   1.4   1.0   2.0

   3.0   2.0   1.0   0.0   1.0   2.0   3.0   3.1   3.6   4.2   3.6   3.1   2.8   2.2   1.4   2.2

   3.1   2.2   1.4   1.0   0.0   1.0   2.0   2.2   2.8   3.6   3.1   3.0   2.2   2.0   1.0   1.4

   3.6   2.8   2.2   2.0   1.0   0.0   1.0   1.4   2.2   3.1   3.0   3.1   2.0   2.2   1.4   1.0

   4.2   3.6   3.1   3.0   2.0   1.0   0.0   1.0   2.0   3.0   3.1   3.6   2.2   2.8   2.2   1.4

   3.6   3.1   3.0   3.1   2.2   1.4   1.0   0.0   1.0   2.0   2.2   2.8   1.4   2.2   2.0   1.0

   3.1   3.0   3.1   3.6   2.8   2.2   2.0   1.0   0.0   1.0   1.4   2.2   1.0   2.0   2.2   1.4

   3.0   3.1   3.6   4.2   3.6   3.1   3.0   2.0   1.0   0.0   1.0   2.0   1.4   2.2   2.8   2.2

   2.0   2.2   2.8   3.6   3.1   3.0   3.1   2.2   1.4   1.0   0.0   1.0   1.0   1.4   2.2   2.0

   1.0   1.4   2.2   3.1   3.0   3.1   3.6   2.8   2.2   2.0   1.0   0.0   1.4   1.0   2.0   2.2

   2.2   2.0   2.2   2.8   2.2   2.0   2.2   1.4   1.0   1.4   1.0   1.4   0.0   1.0   1.4   1.0

   1.4   1.0   1.4   2.2   2.0   2.2   2.8   2.2   2.0   2.2   1.4   1.0   1.0   0.0   1.0   1.4

   2.2   1.4   1.0   1.4   1.0   1.4   2.2   2.0   2.2   2.8   2.2   2.0   1.4   1.0   0.0   1.0

   2.8   2.2   2.0   2.2   1.4   1.0   1.4   1.0   1.4   2.2   2.0   2.2   1.0   1.4   1.0   0.0



TSP问题的各参数设置如下:
信息素与距离相对参数β:  2.00
蚂蚁寻路随机变量q0:  0.90
信息素腐化参数α:  0.10
局部更新规则的参数ρ:  0.10
初始状态下信息素水平τ0:  1.00

下面是优化后的结果

最优路径的城市顺序为:
 15--->  1--->  2--->  3--->  4--->  5--->  6--->  7--->  8--->  9---> 10---> 11---> 12---> 14---> 13---> 16

平均路径的长度为:         17.7000
最优路径的长度为:         16.2000