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文章目录
1.蚁群算法原理
1.1蚁群算法的基本思想
1.2蚁群算法的数学模型
1.3蚁群算法流程
2.蚁群算法的MATLAB实现
2.1算法设步骤
2.2程序代码
3.算法关键参数的设定
1.参数设定的准则
2.蚂蚁数量
3.信息素因子
4.启发函数因子
5.信息素挥发因子
6. 最大迭代次数
7. 组合参数设计策略
4.总结

1.蚁群算法原理
1.1蚁群算法的基本思想
蚁群算法的基本原理来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理，蚂蚁在寻找食物源时，能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物–信息素，使得一定范围内的其他蚂蚁能够察觉到并由此影响他们以后的行为。当一些路径上通过的蚂蚁越来越多时，其留下的信息素也越来越多，以致信息素强度增大，所以蚂蚁选择选该路径的概率也越高，从而更增加了该路径的信息素强度，这种选择过程被称为蚂蚁的自催化行为。由于其原理是一种正反馈机制，因此，也可将蚂蚁王国理解为所谓的增强型学习系统。
1.2蚁群算法的数学模型
这个利用TSP问题来说明这个数学模型，对于TSP问题，设蚂蚁群体中蚂蚁的数量为m，城市的数量为n，城市i与城市j之间的距离为dij，t时刻城市i与城市j连接路径上的信息素浓度为cij（t）。初始时刻，蚂蚁被放置在不同的城市里，且各城市键连接路径上的信息素浓度相同。然后蚂蚁将按一定概率选择线路，不放设pKij（t）为t时刻蚂蚁k从城市i转移到城市j的概率。“蚂蚁TSP”策略收到两方面的左右，首先是访问某城市的期望，领完便是其他蚂蚁释放的信息素浓度。所以已定义：
$p^k_{ij}(t) =\frac{[c_{ij}(t)]^a*[n_{ij}(t)]^b}{sum([c_{ij}(t)]^a*[n_{ij}(t)^b]} ),j∈allowk \\
             0,j∉allowk$


$n_{ij}(t)$为启发函数，表示蚂蚁从城市i转移到城市j的期望；


$allowk$为蚂蚁$k$带访问城市集合，开始时，$allowk$中有$n-1$个元素，即包括除了蚂蚁$k$出发城市的其他多个城市，随着时间的推移，$allowk$中的元素越来越少，直至为空；


$a$ 为信息素重要程度因子


$b$为启发函数因子

在蚂蚁遍历各城市的过程中，与实际情况相似的是，在蚂蚁释放信息素的同事，各个城市之间连接路径上的信息素的强度也在通过挥发等方式逐渐消失。为了描述这个特征，设ρ表示信息素挥发程度。这样所有蚂蚁完成走完一遍所有城市之后，各个城市键连接路径上的信息素浓度为

$c_{ij}(t+1)  =  （1-ρ）*c_{ij}(t)+\Delta c_{ij} \\
\Delta c_{ij} = \sum{}{} \Delta c_{ij}^k$


$\Delta c_{ij}^k$为第k只蚂蚁在城市i与城市k连接路径上释放信息素而增加的信息素浓度


$\Delta c_{ij}$ 为所有蚂蚁在城市i与城市j连接路径上释放信息素而增加的信息素浓度。

一般情况下

$\Delta cijk = \frac{Q}{L_k} , 若蚂蚁k从城市i访问了城市j \\
          0 ,否则$


$Q $为信息素常数


$L_k$ 为第k只蚂蚁经过路径总长度


1.3蚁群算法流程

2.蚁群算法的MATLAB实现
2.1算法设步骤
1.数据准备

2.计算城市距离矩阵

3.初始化参数

4.迭代寻找最佳路径

5.结果显示
2.2程序代码
程序中使用到的文件"Chap9_citys_data.xlsx"链接如下:

链接：https://pan.baidu.com/s/1MStyADIrhFtDHoVJUuTjzg

提取码：t24f
%--------------------------------------------------------------------------
%% 数据准备
% 清空环境变量
clear all
clc

% 程序运行计时开始
t0 = clock;
%导入数据
citys=xlsread('Chap9_citys_data.xlsx', 'B2:C53');
%--------------------------------------------------------------------------
%% 计算城市间相互距离
n = size(citys,1);
D = zeros(n,n);
for i = 1:n
    for j = 1:n
        if i ~= j
            D(i,j) = sqrt(sum((citys(i,:) - citys(j,:)).^2));
        else
            D(i,j) = 1e-4;      %设定的对角矩阵修正值
        end
    end    
end
%--------------------------------------------------------------------------
%% 初始化参数
m = 75;                              % 蚂蚁数量
alpha = 1;                           % 信息素重要程度因子
beta = 5;                            % 启发函数重要程度因子
vol = 0.2;                           % 信息素挥发(volatilization)因子
Q = 10;                               % 常系数
Heu_F = 1./D;                        % 启发函数(heuristic function)
Tau = ones(n,n);                     % 信息素矩阵
Table = zeros(m,n);                  % 路径记录表
iter = 1;                            % 迭代次数初值
iter_max = 100;                      % 最大迭代次数 
Route_best = zeros(iter_max,n);      % 各代最佳路径       
Length_best = zeros(iter_max,1);     % 各代最佳路径的长度  
Length_ave = zeros(iter_max,1);      % 各代路径的平均长度  
Limit_iter = 0;                      % 程序收敛时迭代次数
%-------------------------------------------------------------------------
%% 迭代寻找最佳路径
while iter <= iter_max
    % 随机产生各个蚂蚁的起点城市
      start = zeros(m,1);
      for i = 1:m
          temp = randperm(n);
          start(i) = temp(1);
      end
      Table(:,1) = start; 
      % 构建解空间
      citys_index = 1:n;
      % 逐个蚂蚁路径选择
      for i = 1:m
          % 逐个城市路径选择
         for j = 2:n
             has_visited = Table(i,1:(j - 1));           % 已访问的城市集合(禁忌表)
             allow_index = ~ismember(citys_index,has_visited);    % 参加说明1（程序底部）
             allow = citys_index(allow_index);  % 待访问的城市集合
             P = allow;
             % 计算城市间转移概率
             for k = 1:length(allow)
                 P(k) = Tau(has_visited(end),allow(k))^alpha * Heu_F(has_visited(end),allow(k))^beta;
             end
             P = P/sum(P);
             % 轮盘赌法选择下一个访问城市
            Pc = cumsum(P);     %参加说明2(程序底部)
            target_index = find(Pc >= rand);
            target = allow(target_index(1));
            Table(i,j) = target;
         end
      end
      % 计算各个蚂蚁的路径距离
      Length = zeros(m,1);
      for i = 1:m
          Route = Table(i,:);
          for j = 1:(n - 1)
              Length(i) = Length(i) + D(Route(j),Route(j + 1));
          end
          Length(i) = Length(i) + D(Route(n),Route(1));
      end
      % 计算最短路径距离及平均距离
      if iter == 1
          [min_Length,min_index] = min(Length);
          Length_best(iter) = min_Length;  
          Length_ave(iter) = mean(Length);
          Route_best(iter,:) = Table(min_index,:);
          Limit_iter = 1; 
          
      else
          [min_Length,min_index] = min(Length);
          Length_best(iter) = min(Length_best(iter - 1),min_Length);
          Length_ave(iter) = mean(Length);
          if Length_best(iter) == min_Length
              Route_best(iter,:) = Table(min_index,:);
              Limit_iter = iter; 
          else
              Route_best(iter,:) = Route_best((iter-1),:);
          end
      end
      % 更新信息素
      Delta_Tau = zeros(n,n);
      % 逐个蚂蚁计算
      for i = 1:m
          % 逐个城市计算
          for j = 1:(n - 1)
              Delta_Tau(Table(i,j),Table(i,j+1)) = Delta_Tau(Table(i,j),Table(i,j+1)) + Q/Length(i);
          end
          Delta_Tau(Table(i,n),Table(i,1)) = Delta_Tau(Table(i,n),Table(i,1)) + Q/Length(i);
      end
      Tau = (1-vol) * Tau + Delta_Tau;
    % 迭代次数加1，清空路径记录表
    iter = iter + 1;
    Table = zeros(m,n);
end
%--------------------------------------------------------------------------
%% 结果显示
[Shortest_Length,index] = min(Length_best);
Shortest_Route = Route_best(index,:);
Time_Cost=etime(clock,t0);
disp(['最短距离:' num2str(Shortest_Length)]);
disp(['最短路径:' num2str([Shortest_Route Shortest_Route(1)])]);
disp(['收敛迭代次数:' num2str(Limit_iter)]);
disp(['程序执行时间:' num2str(Time_Cost) '秒']);
%--------------------------------------------------------------------------
%% 绘图
figure(1)
plot([citys(Shortest_Route,1);citys(Shortest_Route(1),1)],...  %三点省略符为Matlab续行符
     [citys(Shortest_Route,2);citys(Shortest_Route(1),2)],'o-');
grid on
for i = 1:size(citys,1)
    text(citys(i,1),citys(i,2),['   ' num2str(i)]);
end
text(citys(Shortest_Route(1),1),citys(Shortest_Route(1),2),'       起点');
text(citys(Shortest_Route(end),1),citys(Shortest_Route(end),2),'       终点');
xlabel('城市位置横坐标')
ylabel('城市位置纵坐标')
title(['ACA最优化路径(最短距离:' num2str(Shortest_Length) ')'])
figure(2)
plot(1:iter_max,Length_best,'b')
legend('最短距离')
xlabel('迭代次数')
ylabel('距离')
title('算法收敛轨迹')
%--------------------------------------------------------------------------
%% 程序解释或说明
% 1. ismember函数判断一个变量中的元素是否在另一个变量中出现，返回0-1矩阵；
% 2. cumsum函数用于求变量中累加元素的和，如A=[1, 2, 3, 4, 5], 那么cumsum(A)=[1, 3, 6, 10, 15]。

程序结果：


3.算法关键参数的设定
1.参数设定的准则

尽可能在全局上搜索最优解，保证解得最有型
算法尽快手链，以节省寻优时间
尽量反映客观存在的规律，以保证这种仿生算法的真实性

2.蚂蚁数量
一般设置蚂蚁数量为城市数的1.5倍比较稳妥
3.信息素因子
信息素因素a反映蚂蚁在运动过程中所积累的信息量在知道蚁群搜索中的相对重要程度。当a∈[1,4]时，综合求解性能较好
4.启发函数因子
启发函数因子b，反映了启发式信息在知道蚁群搜索过程中的相对重要程度，其大小反映了蚁群巡游过程中小言行、确定性因素的作用强度。b过大是，蚂蚁在某个局部点上选择局优的可能性大。b∈[3,4.5]，综合求解性能较好。
5.信息素挥发因子
信息素挥发因子ρ描述信息素的消失水平，而1-ρ则为信息素残留因子。ρ∈[0.2,0.5]时，综合求解能力较好
6. 最大迭代次数
一般去100-500
7. 组合参数设计策略
可按照一下策略来进行参数的组合设计：

确定蚂蚁数目，蚂蚁数目与城市规模之比约为1。5
参数粗调，即调整取值范围较大的a,b以及Q
参数微调，即调整取值范围较小的ρ

4.总结
蚁群算法有一下特点：

从算法的性质而言，蚁群算法是在寻找一个比较好的局部最优解，而不是强调全局最优解
开始时算法收敛速度较快，在随后寻优过程中，迭代一定次数后，容易出现停滞现象
蚁群算法对TSP及相似问题具有良好的适应性，无论城市规模大还是小，都能进行有效地求解，而且求解速度相对较快
蚁群算法解得稳定性较差，及时参数不变，每次执行程序都有可能得到不同界，为此需要多执行几次，已寻找最佳解。
蚁群算法中有多个需要设定的参数，而且这些参数对程序又都有一定的影响，所以选择合适的参数组合在算法设计过程中也非常重要。

	

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蚁群算法基本思想
蚁群算法的基本原理来源于自然界中蚂蚁觅食的最短路径问题。根据昆虫学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径，并且能在环境发生变化(如原有路径上有了障碍物)后，自适应地搜索新的最佳路径。蚂蚁是如何做到这一点的呢？
原来，蚂蚁在寻找食物源时，能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物一信息激素一也可称之为信息素，使得一定范围内的其他蚂蚁能够察觉到并由此影响它们以后的行为。当一些路径上通过的蚂蚁越来越多时，其留下的信息素也越来越多，以致信息素强度增大(当然，随时间的推移会逐渐减弱)，所以蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而更增加了该路径的信息素强度，这种选择过程被称之为蚂蚁的自催化行为。由于其原理是一种正反馈机制.因此，也可将蚂蚁王国理解为所谓的增强型学习系统。
在自然界中，蚁群的这种寻找路径的过程表现为一种正反馈过程，“蚁群算法”就是模仿生物学蚂蚁群觅食寻找最优路径原理衍生出来的。
蚁群算法数学模型
应该说前面介绍的蚁群算法只是一种算法思想，要是想真正应用该算法，还需要针对一个特定问题， 建立相应的数学模型。现仍以经典的TSP问题为例，来进一步阐述如何基于蚁群算法来求解实际问题。
对于TSP问题，为不失一般性，设整个蚂蚁群体中蚂蚁的数量为m，城市的数量为n，城市i与城市j之间的距离为 (i，j=1，2，…，n)，t时刻城市i与城市j连接路径上的信息素浓度为(t)。初始时刻，蚂蚁被放置在不同的城市里，且各城市间连接路径上的信息素浓度相同，不妨设(0)=(0)。然后蚂蚁将按一定概率选择线路，不妨设为t时刻蚂蚁k从城市i转移到城市j的概率。我们知道,“蚂蚁TSP”策略会受到两方面的左右，首先是访问某城市的期望，另外便是其他蚂蚁释放的信息素浓度，所以定义:
其中， 为启发函数，表示蚂蚁从城市i转移到城市j的期望程度:(k=1， 2， …， m)为蚂蚁k待访问城市集合，开始时，中有n一1个元素，即包括除了蚂蚁k出发城市的其他多有城市， 随着时间的推移，中的元素越来越少，直至为空；a为信息素重要程度因子，简称信息度因子。其值越大，表示信息影响强度越大；为启发函数重要程度因子，简称启发函数因子，其值越大，表明启发函数影响越大。
在蚂蚁遍历城市的过程中，与实际情况相似的是，在蚂蚁释放信息素的同时，各个城市间连接路径上的信息素的强度也在通过挥发等方式逐渐消失。为了描述这一特征，不妨令p(0
其中，为第k只蚂蚁在城市i与城市j连接路径上释放信息素而增加的信息素浓度；为所有蚂蚁在城市i与城市j连接路径上释放信息素而增加的信息素浓度。
一般的值可由ant cycle system模型进行计算：
其中，Q为信息素常数，表示蚂蚁循环一次所释放的信息素总量；为第k只蚂蚁经过路径的总长度。
蚁群算法流程
用蚁群算法求解TSP问题的算法流程如下图所示，具体每步的含义如下：
步骤1：对相关参数进行初始化，包括蚁初始化群规模、信息素因子、启发函数因子、信息素、挥发因子、信息素常数、最大迭代次数等，以及将数据读人程序，并对数据进行基本的处理，如将城市的坐标位置，转为城市间的矩阵。
步骤2：随机将蚂蚁放于不同的出发点，对每个蚂蚁计算其下一个访问城市，直至所更新信息素表有蚂蚁访问完所有城市。
步骤3：计算各个蚂蚁经过的路径长度，记录当前迭代次数中的最优解，同时对各个城市连接路径上的信息素浓度进行更新。
步骤4：判断是否达到最大迭代次数，若否，则返回步骤2，否则终止程序。
步骤5：输出程序结果，并根据需要输出程序寻优过程中的相关指标，如运行时间、收敛迭代次数等。
python简单实现
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 建立“蚂蚁”类class Ant(object):    def __init__(self, path):        self.path = path                       # 蚂蚁当前迭代整体路径        self.length = self.calc_length(path)   # 蚂蚁当前迭代整体路径长度    def calc_length(self, path_):              # path=[A, B, C, D, A]注意路径闭环        length_ = 0        for i in range(len(path_)-1):            delta = (path_[i].x - path_[i+1].x, path_[i].y - path_[i+1].y)            length_ += np.linalg.norm(delta)        return length_    @staticmethod    def calc_len(A, B):                        # 静态方法，计算城市A与城市B之间的距离        return np.linalg.norm((A.x - B.x, A.y - B.y))# 建立“城市”类class City(object):    def __init__(self, x, y):        self.x = x        self.y = y# 建立“路径”类class Path(object):    def __init__(self, A):                     # A为起始城市        self.path = [A, A]    def add_path(self, B):                     # 追加路径信息，方便计算整体路径长度        self.path.append(B)        self.path[-1], self.path[-2] = self.path[-2], self.path[-1]# 构建“蚁群算法”的主体class ACO(object):    def __init__(self, ant_num=50, maxIter=300, alpha=1, beta=5, rho=0.1, Q=1):        self.ants_num = ant_num   # 蚂蚁个数        self.maxIter = maxIter    # 蚁群最大迭代次数        self.alpha = alpha        # 信息启发式因子        self.beta = beta          # 期望启发式因子        self.rho = rho            # 信息素挥发速度        self.Q = Q                # 信息素强度        ###########################        self.deal_data('coordinates.dat')                         # 提取所有城市的坐标信息        ###########################        self.path_seed = np.zeros(self.ants_num).astype(int)      # 记录一次迭代过程中每个蚂蚁的初始城市下标        self.ants_info = np.zeros((self.maxIter, self.ants_num))  # 记录每次迭代后所有蚂蚁的路径长度信息        self.best_path = np.zeros(self.maxIter)                   # 记录每次迭代后整个蚁群的“历史”最短路径长度        ###########################        self.solve()              # 完成算法的迭代更新        self.display()            # 数据可视化展示    def deal_data(self, filename):        with open(filename, 'rt') as f:            temp_list = list(line.split() for line in f)                                   # 临时存储提取出来的坐标信息        self.cities_num = len(temp_list)                                                   # 1. 获取城市个数        self.cities = list(City(float(item[0]), float(item[1])) for item in temp_list)     # 2. 构建城市列表        self.city_dist_mat = np.zeros((self.cities_num, self.cities_num))                  # 3. 构建城市距离矩阵        for i in range(self.cities_num):            A = self.cities[i]            for j in range(i, self.cities_num):                B = self.cities[j]                self.city_dist_mat[i][j] = self.city_dist_mat[j][i] = Ant.calc_len(A, B)        self.phero_mat = np.ones((self.cities_num, self.cities_num))                       # 4. 初始化信息素矩阵        # self.phero_upper_bound = self.phero_mat.max() * 1.2                              ###信息素浓度上限        self.eta_mat = 1/(self.city_dist_mat + np.diag([np.inf]*self.cities_num))          # 5. 初始化启发函数矩阵    def solve(self):        iterNum = 0                                                            # 当前迭代次数        while iterNum < self.maxIter:            self.random_seed()                                                 # 使整个蚁群产生随机的起始点            delta_phero_mat = np.zeros((self.cities_num, self.cities_num))     # 初始化每次迭代后信息素矩阵的增量            ##########################################################################            for i in range(self.ants_num):                city_index1 = self.path_seed[i]                                # 每只蚂蚁访问的第一个城市下标                ant_path = Path(self.cities[city_index1])                      # 记录每只蚂蚁访问过的城市                tabu = [city_index1]                                           # 记录每只蚂蚁访问过的城市下标，禁忌城市下标列表                non_tabu = list(set(range(self.cities_num)) - set(tabu))                for j in range(self.cities_num-1):                             # 对余下的城市进行访问                    up_proba = np.zeros(self.cities_num-len(tabu))             # 初始化状态迁移概率的分子                    for k in range(self.cities_num-len(tabu)):                        up_proba[k] = np.power(self.phero_mat[city_index1][non_tabu[k]], self.alpha) * \                        np.power(self.eta_mat[city_index1][non_tabu[k]], self.beta)                    proba = up_proba/sum(up_proba)                             # 每条可能子路径上的状态迁移概率                    while True:                                                # 提取出下一个城市的下标                        random_num = np.random.rand()                        index_need = np.where(proba > random_num)[0]                        if len(index_need) > 0:                            city_index2 = non_tabu[index_need[0]]                            break                    ant_path.add_path(self.cities[city_index2])                    tabu.append(city_index2)                    non_tabu = list(set(range(self.cities_num)) - set(tabu))                    city_index1 = city_index2                self.ants_info[iterNum][i] = Ant(ant_path.path).length                if iterNum == 0 and i == 0:                                    # 完成对最佳路径城市的记录                    self.best_cities = ant_path.path                else:                    if self.ants_info[iterNum][i] < Ant(self.best_cities).length: self.best_cities = ant_path.path                tabu.append(tabu[0])                                           # 每次迭代完成后，使禁忌城市下标列表形成完整闭环                for l in range(self.cities_num):                    delta_phero_mat[tabu[l]][tabu[l+1]] += self.Q/self.ants_info[iterNum][i]            self.best_path[iterNum] = Ant(self.best_cities).length            self.update_phero_mat(delta_phero_mat)                             # 更新信息素矩阵            iterNum += 1    def update_phero_mat(self, delta):        self.phero_mat = (1 - self.rho) * self.phero_mat + delta        # self.phero_mat = np.where(self.phero_mat > self.phero_upper_bound, self.phero_upper_bound, self.phero_mat) # 判断是否超过浓度上限    def random_seed(self):                                                     # 产生随机的起始点下表，尽量保证所有蚂蚁的起始点不同        if self.ants_num <= self.cities_num:                                   # 蚂蚁数 <= 城市数            self.path_seed[:] = np.random.permutation(range(self.cities_num))[:self.ants_num]        else:                                                                  # 蚂蚁数 > 城市数            self.path_seed[:self.cities_num] = np.random.permutation(range(self.cities_num))            temp_index = self.cities_num            while temp_index + self.cities_num <= self.ants_num:                self.path_seed[temp_index:temp_index + self.cities_num] = np.random.permutation(range(self.cities_num))                temp_index += self.cities_num            temp_left = self.ants_num % self.cities_num            if temp_left != 0:                self.path_seed[temp_index:] = np.random.permutation(range(self.cities_num))[:temp_left]    def display(self):                                                         # 数据可视化展示        plt.figure(figsize=(6, 10))        plt.subplot(211)        plt.plot(self.ants_info, 'g.')        plt.plot(self.best_path, 'r-', label='history_best')        plt.xlabel('Iteration')        plt.ylabel('length')        plt.legend()        plt.subplot(212)        plt.plot(list(city.x for city in self.best_cities), list(city.y for city in self.best_cities), 'g-')        plt.plot(list(city.x for city in self.best_cities), list(city.y for city in self.best_cities), 'r.')        plt.xlabel('x')        plt.ylabel('y')        plt.savefig('ACO.png', dpi=500)        plt.show()        plt.close()ACO()

输出：
参考文献
[1]https://www.cnblogs.com/xxhbdk/p/9177423.html 
[2]《matlab在数学建模中的应用》

	

蚁群算法基本思想
蚁群算法的基本原理来源于自然界中蚂蚁觅食的最短路径问题。根据昆虫学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径，并且能在环境发生变化(如原有路径上有了障碍物)后，自适应地搜索新的最佳路径。蚂蚁是如何做到这一点的呢？
原来，蚂蚁在寻找食物源时，能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物一信息激素一也可称之为信息素，使得一定范围内的其他蚂蚁能够察觉到并由此影响它们以后的行为。当一些路径上通过的蚂蚁越来越多时，其留下的信息素也越来越多，以致信息素强度增大(当然，随时间的推移会逐渐减弱)，所以蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而更增加了该路径的信息素强度，这种选择过程被称之为蚂蚁的自催化行为。由于其原理是一种正反馈机制.因此，也可将蚂蚁王国理解为所谓的增强型学习系统。
在自然界中，蚁群的这种寻找路径的过程表现为一种正反馈过程，“蚁群算法”就是模仿生物学蚂蚁群觅食寻找最优路径原理衍生出来的。
蚁群算法数学模型
应该说前面介绍的蚁群算法只是一种算法思想，要是想真正应用该算法，还需要针对一个特定问题， 建立相应的数学模型。现仍以经典的TSP问题为例，来进一步阐述如何基于蚁群算法来求解实际问题。
对于TSP问题，为不失一般性，设整个蚂蚁群体中蚂蚁的数量为m，城市的数量为n，城市i与城市j之间的距离为
 (i，j=1，2，…，n)，t时刻城市i与城市j连接路径上的信息素浓度为
(t)。初始时刻，蚂蚁被放置在不同的城市里，且各城市间连接路径上的信息素浓度相同，不妨设
(0)=
(0)。然后蚂蚁将按一定概率选择线路，不妨设
为t时刻蚂蚁k从城市i转移到城市j的概率。我们知道,“蚂蚁TSP”策略会受到两方面的左右，首先是访问某城市的期望，另外便是其他蚂蚁释放的信息素浓度，所以定义:
其中，
 为启发函数，表示蚂蚁从城市i转移到城市j的期望程度:
(k=1， 2， …， m)为蚂蚁k待访问城市集合，开始时，
中有n一1个元素，即包括除了蚂蚁k出发城市的其他多有城市， 随着时间的推移，
中的元素越来越少，直至为空；a为信息素重要程度因子，简称信息度因子。其值越大，表示信息影响强度越大；
为启发函数重要程度因子，简称启发函数因子，其值越大，表明启发函数影响越大。
在蚂蚁遍历城市的过程中，与实际情况相似的是，在蚂蚁释放信息素的同时，各个城市间连接路径上的信息素的强度也在通过挥发等方式逐渐消失。为了描述这一特征，不妨令p(0<p<1)表示信息素的挥发程度。这样，当所有蚂蚁完整走完一遍所有城市之后，各个城市间连接路径上的信息浓度为：
其中，
为第k只蚂蚁在城市i与城市j连接路径上释放信息素而增加的信息素浓度；
为所有蚂蚁在城市i与城市j连接路径上释放信息素而增加的信息素浓度。
一般
的值可由ant cycle system模型进行计算：
其中，Q为信息素常数，表示蚂蚁循环一次所释放的信息素总量；
为第k只蚂蚁经过路径的总长度。
蚁群算法流程
用蚁群算法求解TSP问题的算法流程如下图所示，具体每步的含义如下：
步骤1：对相关参数进行初始化，包括蚁初始化群规模、信息素因子、启发函数因子、信息素、挥发因子、信息素常数、最大迭代次数等，以及将数据读人程序，并对数据进行基本的处理，如将城市的坐标位置，转为城市间的矩阵。
步骤2：随机将蚂蚁放于不同的出发点，对每个蚂蚁计算其下一个访问城市，直至所更新信息素表有蚂蚁访问完所有城市。
步骤3：计算各个蚂蚁经过的路径长度
，记录当前迭代次数中的最优解，同时对各个城市连接路径上的信息素浓度进行更新。
步骤4：判断是否达到最大迭代次数，若否，则返回步骤2，否则终止程序。
步骤5：输出程序结果，并根据需要输出程序寻优过程中的相关指标，如运行时间、收敛迭代次数等。 
python简单实现
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# 建立“蚂蚁”类
class Ant(object):
    def __init__(self, path):
        self.path = path                       # 蚂蚁当前迭代整体路径
        self.length = self.calc_length(path)   # 蚂蚁当前迭代整体路径长度

    def calc_length(self, path_):              # path=[A, B, C, D, A]注意路径闭环
        length_ = 0
        for i in range(len(path_)-1):
            delta = (path_[i].x - path_[i+1].x, path_[i].y - path_[i+1].y)
            length_ += np.linalg.norm(delta)
        return length_

    @staticmethod
    def calc_len(A, B):                        # 静态方法，计算城市A与城市B之间的距离
        return np.linalg.norm((A.x - B.x, A.y - B.y))


# 建立“城市”类
class City(object):
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y


# 建立“路径”类
class Path(object):
    def __init__(self, A):                     # A为起始城市
        self.path = [A, A]

    def add_path(self, B):                     # 追加路径信息，方便计算整体路径长度
        self.path.append(B)
        self.path[-1], self.path[-2] = self.path[-2], self.path[-1]


# 构建“蚁群算法”的主体
class ACO(object):
    def __init__(self, ant_num=50, maxIter=300, alpha=1, beta=5, rho=0.1, Q=1):
        self.ants_num = ant_num   # 蚂蚁个数
        self.maxIter = maxIter    # 蚁群最大迭代次数
        self.alpha = alpha        # 信息启发式因子
        self.beta = beta          # 期望启发式因子
        self.rho = rho            # 信息素挥发速度
        self.Q = Q                # 信息素强度
        ###########################
        self.deal_data('coordinates.dat')                         # 提取所有城市的坐标信息
        ###########################
        self.path_seed = np.zeros(self.ants_num).astype(int)      # 记录一次迭代过程中每个蚂蚁的初始城市下标
        self.ants_info = np.zeros((self.maxIter, self.ants_num))  # 记录每次迭代后所有蚂蚁的路径长度信息
        self.best_path = np.zeros(self.maxIter)                   # 记录每次迭代后整个蚁群的“历史”最短路径长度
        ###########################
        self.solve()              # 完成算法的迭代更新
        self.display()            # 数据可视化展示

    def deal_data(self, filename):
        with open(filename, 'rt') as f:
            temp_list = list(line.split() for line in f)                                   # 临时存储提取出来的坐标信息
        self.cities_num = len(temp_list)                                                   # 1. 获取城市个数
        self.cities = list(City(float(item[0]), float(item[1])) for item in temp_list)     # 2. 构建城市列表
        self.city_dist_mat = np.zeros((self.cities_num, self.cities_num))                  # 3. 构建城市距离矩阵
        for i in range(self.cities_num):
            A = self.cities[i]
            for j in range(i, self.cities_num):
                B = self.cities[j]
                self.city_dist_mat[i][j] = self.city_dist_mat[j][i] = Ant.calc_len(A, B)
        self.phero_mat = np.ones((self.cities_num, self.cities_num))                       # 4. 初始化信息素矩阵
        # self.phero_upper_bound = self.phero_mat.max() * 1.2                              ###信息素浓度上限
        self.eta_mat = 1/(self.city_dist_mat + np.diag([np.inf]*self.cities_num))          # 5. 初始化启发函数矩阵

    def solve(self):
        iterNum = 0                                                            # 当前迭代次数
        while iterNum < self.maxIter:
            self.random_seed()                                                 # 使整个蚁群产生随机的起始点
            delta_phero_mat = np.zeros((self.cities_num, self.cities_num))     # 初始化每次迭代后信息素矩阵的增量
            ##########################################################################
            for i in range(self.ants_num):
                city_index1 = self.path_seed[i]                                # 每只蚂蚁访问的第一个城市下标
                ant_path = Path(self.cities[city_index1])                      # 记录每只蚂蚁访问过的城市
                tabu = [city_index1]                                           # 记录每只蚂蚁访问过的城市下标，禁忌城市下标列表
                non_tabu = list(set(range(self.cities_num)) - set(tabu))
                for j in range(self.cities_num-1):                             # 对余下的城市进行访问
                    up_proba = np.zeros(self.cities_num-len(tabu))             # 初始化状态迁移概率的分子
                    for k in range(self.cities_num-len(tabu)):
                        up_proba[k] = np.power(self.phero_mat[city_index1][non_tabu[k]], self.alpha) * 
                        np.power(self.eta_mat[city_index1][non_tabu[k]], self.beta)
                    proba = up_proba/sum(up_proba)                             # 每条可能子路径上的状态迁移概率
                    while True:                                                # 提取出下一个城市的下标
                        random_num = np.random.rand()
                        index_need = np.where(proba > random_num)[0]
                        if len(index_need) > 0:
                            city_index2 = non_tabu[index_need[0]]
                            break
                    ant_path.add_path(self.cities[city_index2])
                    tabu.append(city_index2)
                    non_tabu = list(set(range(self.cities_num)) - set(tabu))
                    city_index1 = city_index2
                self.ants_info[iterNum][i] = Ant(ant_path.path).length
                if iterNum == 0 and i == 0:                                    # 完成对最佳路径城市的记录
                    self.best_cities = ant_path.path
                else:
                    if self.ants_info[iterNum][i] < Ant(self.best_cities).length: self.best_cities = ant_path.path
                tabu.append(tabu[0])                                           # 每次迭代完成后，使禁忌城市下标列表形成完整闭环
                for l in range(self.cities_num):
                    delta_phero_mat[tabu[l]][tabu[l+1]] += self.Q/self.ants_info[iterNum][i]

            self.best_path[iterNum] = Ant(self.best_cities).length

            self.update_phero_mat(delta_phero_mat)                             # 更新信息素矩阵
            iterNum += 1

    def update_phero_mat(self, delta):
        self.phero_mat = (1 - self.rho) * self.phero_mat + delta
        # self.phero_mat = np.where(self.phero_mat > self.phero_upper_bound, self.phero_upper_bound, self.phero_mat) # 判断是否超过浓度上限

    def random_seed(self):                                                     # 产生随机的起始点下表，尽量保证所有蚂蚁的起始点不同
        if self.ants_num <= self.cities_num:                                   # 蚂蚁数 <= 城市数
            self.path_seed[:] = np.random.permutation(range(self.cities_num))[:self.ants_num]
        else:                                                                  # 蚂蚁数 > 城市数
            self.path_seed[:self.cities_num] = np.random.permutation(range(self.cities_num))
            temp_index = self.cities_num
            while temp_index + self.cities_num <= self.ants_num:
                self.path_seed[temp_index:temp_index + self.cities_num] = np.random.permutation(range(self.cities_num))
                temp_index += self.cities_num
            temp_left = self.ants_num % self.cities_num
            if temp_left != 0:
                self.path_seed[temp_index:] = np.random.permutation(range(self.cities_num))[:temp_left]

    def display(self):                                                         # 数据可视化展示
        plt.figure(figsize=(6, 10))
        plt.subplot(211)
        plt.plot(self.ants_info, 'g.')
        plt.plot(self.best_path, 'r-', label='history_best')
        plt.xlabel('Iteration')
        plt.ylabel('length')
        plt.legend()
        plt.subplot(212)
        plt.plot(list(city.x for city in self.best_cities), list(city.y for city in self.best_cities), 'g-')
        plt.plot(list(city.x for city in self.best_cities), list(city.y for city in self.best_cities), 'r.')
        plt.xlabel('x')
        plt.ylabel('y')
        plt.savefig('ACO.png', dpi=500)
        plt.show()
        plt.close()


ACO()
输出：
参考文献
[1]https://www.cnblogs.com/xxhbdk/p/9177423.html 
[2]《matlab在数学建模中的应用》

	

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蚁群算法基本思想
蚁群算法的基本原理来源于自然界中蚂蚁觅食的最短路径问题。根据昆虫学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径，并且能在环境发生变化(如原有路径上有了障碍物)后，自适应地搜索新的最佳路径。蚂蚁是如何做到这一点的呢？
原来，蚂蚁在寻找食物源时，能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物一信息激素一也可称之为信息素，使得一定范围内的其他蚂蚁能够察觉到并由此影响它们以后的行为。当一些路径上通过的蚂蚁越来越多时，其留下的信息素也越来越多，以致信息素强度增大(当然，随时间的推移会逐渐减弱)，所以蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而更增加了该路径的信息素强度，这种选择过程被称之为蚂蚁的自催化行为。由于其原理是一种正反馈机制.因此，也可将蚂蚁王国理解为所谓的增强型学习系统。
在自然界中，蚁群的这种寻找路径的过程表现为一种正反馈过程，“蚁群算法”就是模仿生物学蚂蚁群觅食寻找最优路径原理衍生出来的。
蚁群算法数学模型
应该说前面介绍的蚁群算法只是一种算法思想，要是想真正应用该算法，还需要针对一个特定问题， 建立相应的数学模型。现仍以经典的TSP问题为例，来进一步阐述如何基于蚁群算法来求解实际问题。
对于TSP问题，为不失一般性，设整个蚂蚁群体中蚂蚁的数量为m，城市的数量为n，城市i与城市j之间的距离为 (i，j=1，2，…，n)，t时刻城市i与城市j连接路径上的信息素浓度为(t)。初始时刻，蚂蚁被放置在不同的城市里，且各城市间连接路径上的信息素浓度相同，不妨设(0)=(0)。然后蚂蚁将按一定概率选择线路，不妨设为t时刻蚂蚁k从城市i转移到城市j的概率。我们知道,“蚂蚁TSP”策略会受到两方面的左右，首先是访问某城市的期望，另外便是其他蚂蚁释放的信息素浓度，所以定义:
其中， 为启发函数，表示蚂蚁从城市i转移到城市j的期望程度:(k=1， 2， …， m)为蚂蚁k待访问城市集合，开始时，中有n一1个元素，即包括除了蚂蚁k出发城市的其他多有城市， 随着时间的推移，中的元素越来越少，直至为空；a为信息素重要程度因子，简称信息度因子。其值越大，表示信息影响强度越大；为启发函数重要程度因子，简称启发函数因子，其值越大，表明启发函数影响越大。
在蚂蚁遍历城市的过程中，与实际情况相似的是，在蚂蚁释放信息素的同时，各个城市间连接路径上的信息素的强度也在通过挥发等方式逐渐消失。为了描述这一特征，不妨令p(0
其中，为第k只蚂蚁在城市i与城市j连接路径上释放信息素而增加的信息素浓度；为所有蚂蚁在城市i与城市j连接路径上释放信息素而增加的信息素浓度。
一般的值可由ant cycle system模型进行计算：
其中，Q为信息素常数，表示蚂蚁循环一次所释放的信息素总量；为第k只蚂蚁经过路径的总长度。
蚁群算法流程
用蚁群算法求解TSP问题的算法流程如下图所示，具体每步的含义如下：
步骤1：对相关参数进行初始化，包括蚁初始化群规模、信息素因子、启发函数因子、信息素、挥发因子、信息素常数、最大迭代次数等，以及将数据读人程序，并对数据进行基本的处理，如将城市的坐标位置，转为城市间的矩阵。
步骤2：随机将蚂蚁放于不同的出发点，对每个蚂蚁计算其下一个访问城市，直至所更新信息素表有蚂蚁访问完所有城市。
步骤3：计算各个蚂蚁经过的路径长度，记录当前迭代次数中的最优解，同时对各个城市连接路径上的信息素浓度进行更新。
步骤4：判断是否达到最大迭代次数，若否，则返回步骤2，否则终止程序。
步骤5：输出程序结果，并根据需要输出程序寻优过程中的相关指标，如运行时间、收敛迭代次数等。
python简单实现
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 建立“蚂蚁”类class Ant(object):    def __init__(self, path):        self.path = path                       # 蚂蚁当前迭代整体路径        self.length = self.calc_length(path)   # 蚂蚁当前迭代整体路径长度    def calc_length(self, path_):              # path=[A, B, C, D, A]注意路径闭环        length_ = 0        for i in range(len(path_)-1):            delta = (path_[i].x - path_[i+1].x, path_[i].y - path_[i+1].y)            length_ += np.linalg.norm(delta)        return length_    @staticmethod    def calc_len(A, B):                        # 静态方法，计算城市A与城市B之间的距离        return np.linalg.norm((A.x - B.x, A.y - B.y))# 建立“城市”类class City(object):    def __init__(self, x, y):        self.x = x        self.y = y# 建立“路径”类class Path(object):    def __init__(self, A):                     # A为起始城市        self.path = [A, A]    def add_path(self, B):                     # 追加路径信息，方便计算整体路径长度        self.path.append(B)        self.path[-1], self.path[-2] = self.path[-2], self.path[-1]# 构建“蚁群算法”的主体class ACO(object):    def __init__(self, ant_num=50, maxIter=300, alpha=1, beta=5, rho=0.1, Q=1):        self.ants_num = ant_num   # 蚂蚁个数        self.maxIter = maxIter    # 蚁群最大迭代次数        self.alpha = alpha        # 信息启发式因子        self.beta = beta          # 期望启发式因子        self.rho = rho            # 信息素挥发速度        self.Q = Q                # 信息素强度        ###########################        self.deal_data('coordinates.dat')                         # 提取所有城市的坐标信息        ###########################        self.path_seed = np.zeros(self.ants_num).astype(int)      # 记录一次迭代过程中每个蚂蚁的初始城市下标        self.ants_info = np.zeros((self.maxIter, self.ants_num))  # 记录每次迭代后所有蚂蚁的路径长度信息        self.best_path = np.zeros(self.maxIter)                   # 记录每次迭代后整个蚁群的“历史”最短路径长度        ###########################        self.solve()              # 完成算法的迭代更新        self.display()            # 数据可视化展示    def deal_data(self, filename):        with open(filename, 'rt') as f:            temp_list = list(line.split() for line in f)                                   # 临时存储提取出来的坐标信息        self.cities_num = len(temp_list)                                                   # 1. 获取城市个数        self.cities = list(City(float(item[0]), float(item[1])) for item in temp_list)     # 2. 构建城市列表        self.city_dist_mat = np.zeros((self.cities_num, self.cities_num))                  # 3. 构建城市距离矩阵        for i in range(self.cities_num):            A = self.cities[i]            for j in range(i, self.cities_num):                B = self.cities[j]                self.city_dist_mat[i][j] = self.city_dist_mat[j][i] = Ant.calc_len(A, B)        self.phero_mat = np.ones((self.cities_num, self.cities_num))                       # 4. 初始化信息素矩阵        # self.phero_upper_bound = self.phero_mat.max() * 1.2                              ###信息素浓度上限        self.eta_mat = 1/(self.city_dist_mat + np.diag([np.inf]*self.cities_num))          # 5. 初始化启发函数矩阵    def solve(self):        iterNum = 0                                                            # 当前迭代次数        while iterNum < self.maxIter:            self.random_seed()                                                 # 使整个蚁群产生随机的起始点            delta_phero_mat = np.zeros((self.cities_num, self.cities_num))     # 初始化每次迭代后信息素矩阵的增量            ##########################################################################            for i in range(self.ants_num):                city_index1 = self.path_seed[i]                                # 每只蚂蚁访问的第一个城市下标                ant_path = Path(self.cities[city_index1])                      # 记录每只蚂蚁访问过的城市                tabu = [city_index1]                                           # 记录每只蚂蚁访问过的城市下标，禁忌城市下标列表                non_tabu = list(set(range(self.cities_num)) - set(tabu))                for j in range(self.cities_num-1):                             # 对余下的城市进行访问                    up_proba = np.zeros(self.cities_num-len(tabu))             # 初始化状态迁移概率的分子                    for k in range(self.cities_num-len(tabu)):                        up_proba[k] = np.power(self.phero_mat[city_index1][non_tabu[k]], self.alpha) * \                        np.power(self.eta_mat[city_index1][non_tabu[k]], self.beta)                    proba = up_proba/sum(up_proba)                             # 每条可能子路径上的状态迁移概率                    while True:                                                # 提取出下一个城市的下标                        random_num = np.random.rand()                        index_need = np.where(proba > random_num)[0]                        if len(index_need) > 0:                            city_index2 = non_tabu[index_need[0]]                            break                    ant_path.add_path(self.cities[city_index2])                    tabu.append(city_index2)                    non_tabu = list(set(range(self.cities_num)) - set(tabu))                    city_index1 = city_index2                self.ants_info[iterNum][i] = Ant(ant_path.path).length                if iterNum == 0 and i == 0:                                    # 完成对最佳路径城市的记录                    self.best_cities = ant_path.path                else:                    if self.ants_info[iterNum][i] < Ant(self.best_cities).length: self.best_cities = ant_path.path                tabu.append(tabu[0])                                           # 每次迭代完成后，使禁忌城市下标列表形成完整闭环                for l in range(self.cities_num):                    delta_phero_mat[tabu[l]][tabu[l+1]] += self.Q/self.ants_info[iterNum][i]            self.best_path[iterNum] = Ant(self.best_cities).length            self.update_phero_mat(delta_phero_mat)                             # 更新信息素矩阵            iterNum += 1    def update_phero_mat(self, delta):        self.phero_mat = (1 - self.rho) * self.phero_mat + delta        # self.phero_mat = np.where(self.phero_mat > self.phero_upper_bound, self.phero_upper_bound, self.phero_mat) # 判断是否超过浓度上限    def random_seed(self):                                                     # 产生随机的起始点下表，尽量保证所有蚂蚁的起始点不同        if self.ants_num <= self.cities_num:                                   # 蚂蚁数 <= 城市数            self.path_seed[:] = np.random.permutation(range(self.cities_num))[:self.ants_num]        else:                                                                  # 蚂蚁数 > 城市数            self.path_seed[:self.cities_num] = np.random.permutation(range(self.cities_num))            temp_index = self.cities_num            while temp_index + self.cities_num <= self.ants_num:                self.path_seed[temp_index:temp_index + self.cities_num] = np.random.permutation(range(self.cities_num))                temp_index += self.cities_num            temp_left = self.ants_num % self.cities_num            if temp_left != 0:                self.path_seed[temp_index:] = np.random.permutation(range(self.cities_num))[:temp_left]    def display(self):                                                         # 数据可视化展示        plt.figure(figsize=(6, 10))        plt.subplot(211)        plt.plot(self.ants_info, 'g.')        plt.plot(self.best_path, 'r-', label='history_best')        plt.xlabel('Iteration')        plt.ylabel('length')        plt.legend()        plt.subplot(212)        plt.plot(list(city.x for city in self.best_cities), list(city.y for city in self.best_cities), 'g-')        plt.plot(list(city.x for city in self.best_cities), list(city.y for city in self.best_cities), 'r.')        plt.xlabel('x')        plt.ylabel('y')        plt.savefig('ACO.png', dpi=500)        plt.show()        plt.close()ACO()

输出：
参考文献
[1]https://www.cnblogs.com/xxhbdk/p/9177423.html 
[2]《matlab在数学建模中的应用》