bghnq.rar_belongbzn_人工鱼群_旅行商鱼群_系统/网络安全

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17 浏览量 2022-07-15 13:53:53 上传评论收藏 3KB RAR 举报

《人工鱼群算法在旅行商问题中的应用》在计算机科学和优化算法领域，人工鱼群算法（Artificial Fish School Algorithm, AFSA）是一种受到自然界鱼类群体行为启发的仿生优化算法。它由Belongbzn等人提出，以其独特的机制在解决复杂优化问题时展现出强大的潜力，尤其是面对旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）这类著名的NP完全问题。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是寻找最短的路径，使得旅行商能够访问每个城市一次并返回原点。由于其计算复杂度极高，传统的方法往往难以找到全局最优解。人工鱼群算法则为这个问题提供了一种新的解决思路。人工鱼群算法模拟了鱼类在觅食过程中的三个基本行为：随机游动、跟随和模仿。在解决TSP时，每个城市被看作是一个“食物源”，每条“鱼”代表一个可能的旅行路径。算法初始阶段，鱼群在城市间随机游动，随着时间的推移，鱼会根据邻近鱼的行为调整自己的路径，尝试找到更优解。在提供的压缩包文件中，我们可以看到实现这一算法的MATLAB代码： 1. `main.m`：这是整个程序的主入口，通常包含算法的初始化、迭代过程和结果输出。 2. `swarm.m`：鱼群的管理模块，负责鱼的生成、更新和淘汰等操作。 3. `prey.m`：模拟鱼的觅食行为，确定鱼向食物源移动的策略。 4. `Afollow.m`：鱼的跟随行为，一条鱼会尝试跟随邻近的“优秀”鱼。 5. `Inital.m`：初始化函数，设置鱼群的初始状态，如鱼的数量、位置等。 6. `8evaluate.m`：旅行商问题的评价函数，计算路径的总距离。 7. `near.m`：确定最近邻域的函数，用于鱼的跟随行为。 8. `Gdist.m`：全局距离计算，用于评估整个鱼群的状态。通过这些函数的协同工作，人工鱼群算法能够逐步探索解决方案空间，不断优化旅行路径。算法的效率和效果依赖于参数设置，如鱼的数量、学习因子、贪婪系数等，这些参数的选择对算法性能有直接影响。人工鱼群算法在旅行商问题的应用展示了生物启发式算法在解决复杂问题上的优势。通过对自然界的观察和抽象，我们能设计出适应性强、易于实现的优化算法，这不仅在理论研究上有价值，也为实际工程问题的解决提供了有效工具。

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bghnq.rar （8个子文件）

main.m 3KB

Gdist.m 139B

prey.m 996B

swarm.m 1KB

8evaluate.m 220B

Inital.m 297B

Afollow.m 738B

near.m 213B

clear; tic %开始记时 FishNum=10;%生成10只人工鱼 Max_gen=50;%最多迭代次数 trynumber=100;%最多试探次数 Visual=6;%感知距离 deta=0.8;% 拥挤度因子 CityPosition=[16.47,96.10;%从上到下，依次是14个城市的坐标，每一行一个城市。 16.47,94.44; 20.09,92.54; 22.39,93.37; 25.23,97.24; 22.00,96.05; 20.47,97.02; 17.20,96.29; 16.30,97.38; 14.05,98.12; 16.53,97.38; 21.52,95.59; 19.41,97.13; 20.09,92.55]; CityNum=length(CityPosition);%城市个数 DNAN=100; %同一个城市之间的距离定义为无穷大 for i=1:CityNum %算出每条边的长度 edge(i,i)=DNAN; for j=i+1:CityNum edge(i,j)=sqrt(sum((CityPosition(i,:)-CityPosition(j,:)).^2)); edge(j,i)=edge(i,j); end end for i=1:FishNum %对所有人工鱼进行初始化 X(i,:)=Inital(CityNum); end Best=1000; for NC=1:Max_gen Besty(NC)=1000; for i=1:FishNum [Xi,flag1]=follow(X,FishNum,Visual,deta,i,edge);%首先偿试追尾 if(flag1==0) %追尾失败 Visual2=floor(Visual*(1-NC/Max_gen)); [Xi,flag2]=prey(X,CityNum,i,Visual,trynumber,edge);%再偿试觅食 if(flag2==0) %觅食失败 [Xi,flag3]=swarm(X,FishNum,CityNum,Visual,deta,i,edge);%再偿试聚群 if(flag3==0)%聚群失败 Xi=X(i,:);%无奈，静止不动，这是对算法的一个改进 end end end X(i,:)=Xi; Yi=evaluate(Xi,edge); if(Yi<Besty(NC)) Besty(NC)=Yi;%每次最优解 end if(Yi<Best) Best=Yi; %全局最优解 Bestpath=Xi; end end disp(['第',num2str(NC),'次迭代,得出的最优值：',num2str(Besty(NC))]); end t_train=toc;%结束记时 s=num2str(Bestpath(1)); for i=2:CityNum s=strcat(s,'->'); s=strcat(s,num2str(Bestpath(i))); end s=strcat(s,'->'); s=strcat(s,num2str(Bestpath(1))); disp(['得出的最优路径:',s,',最优值:',num2str(Best)]); plot(Besty); title(['本次运行得到的最优值为',num2str(Best),',共耗时:',num2str(t_train),'秒']);%x， text(floor(Max_gen/2),44,'最优值随迭代次数变化曲线'); xlabel('迭代次数'); ylabel('最优值'); XC=[1,10,9,11,8,13,7,12,6,5,4,3,14,2];%你给的最优解 y=evaluate(XC,edge); disp(['你给的最优解:',num2str(XC),' 1,最优值:',num2str(y)]); disp('最优路径可能不只一条，我给的解可能和你的解刚好逆转，很显然也是对的。不知道你的30.8785是怎么来的（C++么?）');