实验7 粒子群优化算法求解tsp问题[通俗易懂]

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实验1 BP神经网络实验

一、实验目的

理解并使用粒子群优化算法

二、实验内容

实现基于粒子群优化算法的旅行商路线寻找

三、实验环境

使用Python3.0 在 eclipse进行编辑

四、实验步骤

1、输入介绍：

城市总数目为14，采用以下城市坐标，坐标取整数。

实验7 粒子群优化算法求解tsp问题[通俗易懂]

2、初始解设定：

给每一个粒子赋予随机解，和空交换序（即速度为0）。

3、计算每个粒子的下个位置：

（1）首先计算粒子当前位置与局部最优解的差，结果为一个交换序ss1，并以概率u1保留其中的交换子。同理计算粒子当前位置与全局最优解的差，以概率u2保存在交换序ss2。

（2）其次合并粒子当前速度speed，交换序ss1，交换序ss2三个交换序，以合并结果更新粒子速度

（3）最后将速度作用在粒子当前位置

4、计算粒子函数适应值：

求出粒子函数适应值，并更新局部最优解与全局最优解

5.终止条件

若全局最优不满足条件回到步骤3，否则打印结果，结束迭代。

运行截图：

路线随机选取距离48.7

实验7 粒子群优化算法求解tsp问题[通俗易懂]

100个粒子迭代100次距离 40.4

实验7 粒子群优化算法求解tsp问题[通俗易懂]

100个粒子迭代 600次距离32.3

实验7 粒子群优化算法求解tsp问题[通俗易懂]

五、总结

多次实验之后发现测试组数据的14个城市，所能达到的最优解gbest = 32.3；算法的效率受到粒子个数的影响十分明显。

实验7 粒子群优化算法求解tsp问题[通俗易懂]

通过表格可以看到随着粒子个数的减少,迭代次数逐渐增加，当粒子个数小于40时，迭代次数已经超过一万也还没有找到最优解。说明粒子的个数越多寻找的效率越高，但是每次迭代时间与粒子个数成正比，所以并非粒子越多越好，个数取50是最佳。

Python源码

#coding:gbk
import random
import math
import matplotlib.pyplot as plt
global n,m,u1,u2;    #n个粒子， m个城市 u1,u2为交换子保留概率
n=100;m=14;          
gbest = 10000;    gbestway= [0.0]*m;       #gbest记录全局最优适应值，gbestway记录全局最优解
pbestway =  [[0]*(m) for i in range(n)];   pbest = [0.0]*n;   #pbest记录个体最优适应值，gbestway记录个体最优解
road = [[0]*(m) for i in range(n)]   #开辟n*m的数组记录每个粒子当前位置
class no:                       #该类表示每个点的坐标
    def __init__(self,x,y):
        self.x=x;
        self.y=y;
p=[];
class so:                       #该类表示交换子
    def __init__(self,x,y):
        self.x=x;
        self.y=y;
ss=[so]*100;     global co;        #暂存减法结果            
speed = [[so]*(100) for i in range(n)]     #每个粒子的速度，即交换序
spco= [0.0]*n;                             #记录交换序的个数
def draw(t):              #该函数用于描绘路线图
    x=[0]*(m+1);y=[0]*(m+1);
    for i in range(m):
        x[i] =p[t[i]].x;
        y[i] =p[t[i]].y;
    x[m] =p[t[0]].x;
    y[m] =p[t[0]].y;
    plt.plot(x,y,color='r',marker='*' ); 
    plt.show();
def  mycol():                           #城市坐标输入
        p.append(no( 16 , 96 ));
        p.append(no( 16 , 94 )); p.append(no( 20 , 92 )); p.append(no( 22 , 93 )); p.append(no( 25 , 97 )); p.append(no( 22 , 96 )); p.append(no( 20 , 97 ));
        p.append(no( 17 , 96 )); p.append(no( 16 , 97 )); p.append(no( 14 , 98 )); p.append(no( 17, 97 )); p.append(no( 21 , 95 )); p.append(no( 19 , 97 ));
        p.append(no( 20 , 94 )); 

def get_value(t):        #计算粒子的函数适应值
    ans = 0.0;
    for i in range(1,m):     #两点距离公式
        ans += math.sqrt((p[t[i]].x-p[t[i-1]].x) *(p[t[i]].x-p[t[i-1]].x)  +(p[t[i]].y-p[t[i-1]].y) *(p[t[i]].y-p[t[i-1]].y));
    ans +=  math.sqrt((p[t[0]].x-p[t[m-1]].x) * (p[t[0]].x-p[t[m-1]].x)  +(p[t[0]].y-p[t[m-1]].y) *(p[t[0]].y-p[t[m-1]].y));
    return ans;
def cop(a,b,le):     #把b数组的值赋值a数组
    for i in range(le):
        a[i]=b[i]
def rand(g):                 # 随机解生成函数
    vis = [0]*m
    for i in range(m):
        vis[i]=0;
    on= 0
    while on<m:
        te = random.randint(0,m-1);
        if(vis[te]==0):
            vis[te]=1;
            g[on]=te;
            on+=1;
def find (g,ob):         #在数组g中寻找，值为ob的下标，并返回下标
    for i in range(m):
        if(g[i]==ob):
            return i;
def  cat(a, c,u):   #求解a减去解b的交换序结果  将其保存在ss序列 u为保留概率
    global co;
    co = 0;
    b = [0]*m;
    for i in range(m):
        b[i]=c[i]
    ob=0;
    for i in range(m):
        if(a[i]==b[i]):continue;
        ob=find(b,a[i])
        if(random.random() < u): 
            ss[co]=so(i,ob)
            co+=1
        b[i],b[ob]=b[ob],b[i]
def add(g,sv,le):                  #解g加上长度为le的交换序sv
    a=0;b=0;
    for i in range(le):
        a=sv[i].x;b=sv[i].y;
        g[a],g[b]=g[b], g[a];
        
def init():            #初始化函数
    global gbest
    for i in range(n):
        spco[i]=0;
        rand(road[i]);
        cop(pbestway[i],road[i],m); #将局部最优设为初始化的随机解
        pbest[i]= get_value(road[i]);
        if(pbest[i] < gbest):
            gbest = pbest[i];
            cop(gbestway,pbestway[i],m);
def update(i,r):   #更新i个体的函数适应值
    global gbest;
    te = get_value(r);        #计算适应值
    if(te < pbest[i]):         #个体最优更新
        pbest[i] =te;cop(pbestway[i],r,m);
    if(te < gbest):              #全局最优更新
            gbest = te;cop(gbestway,r,m);
    
def slove():    #执行函数
    global co,gbest,u1,u2
    t1 = [0]*m;t2=[0]*m;
    for i in range(m):
        t1[i]=i
        t2[i]=i;    
    u1 = 0.6;     #个体最优交换子保留概率
    u2 = 0.8     #全局最优交换子保留概率
    for i in range(n):
        for k in range(m):t1[k]=k;t2[k]=k; #构造两个解t1，t2求基本交换序
        add(t1,speed[i],spco[i]);
        cat(pbestway[i],road[i],u1);       #与个体最优解相减
        add(t1,ss,co);
        cat(gbestway,road[i],u2);            #与全局最优解相减
        add(t1,ss,co);
        cat(t1,t2,1)             #求出基本交换序
        for j in range(co): speed[i][j].x = ss[j].x;speed[i][j].y = ss[j].y    #更新个体速度;
        spco[i]=co;
        add(road[i],speed[i],spco[i]);  #将速度作用到当前位置
        update(i,road[i]);   #更新函数适应值
        
mycol();            #数据输入    
init();                 #数据初始化
for i in range(10000):      #控制迭代次数
    slove();
    if(gbest<32.5):  print('迭代次数',i); break;    #达到最优解提前退出
print(round(gbest,3));       #打印最优解距离保留三位小数
draw(gbestway);                      #画图描绘路线
print(gbestway);                     #打印路线，以序列表示

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