数学建模--智能算法之蚁群优化算法-优快云博客

初始化参数：包括定义问题空间、初始化信息素浓度、设置迭代次数等。

创建蚂蚁群体：生成一定数量的虚拟蚂蚁，每只蚂蚁代表一个潜在的解决方案。

蚂蚁移动：每只蚂蚁按照一定的规则在问题空间中进行搜索，选择路径并留下信息素。

信息素更新：在所有蚂蚁完成一次迭代后，根据每只蚂蚁走过的路径更新信息素浓度。通常采用正反馈机制，即路径上的信息素浓度与该路径的质量成正比。

重复迭代：重复上述步骤，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或解的质量不再显著改善）。

Python代码示例

import numpy as np

def fitness_function(solution):
    return -np.sum(solution**2) + 4

# 初始化参数
num_ants = 50
num_iterations = 100
num_genes = 10
pheromone_evaporation_rate = 0.1
pheromone_intensity = 1.0

# 初始化信息素矩阵
pheromone_matrix = np.ones((num_genes, 2))

# 蚁群优化主循环
for iteration in range(num_iterations):
    solutions = []
    fitness_values = []
    
    for ant in range(num_ants):
        solution = []
        for gene in range(num_genes):
            if np.random.rand() < pheromone_matrix[gene, 0] / np.sum(pheromone_matrix[gene]):
                solution.append(1)
            else:
                solution.append(0)
        
        solutions.append(solution)
        fitness_values.append(fitness_function(np.array(solution)))
    
    # 更新信息素矩阵
    for gene in range(num_genes):
        pheromone_matrix[gene] *= (1 - pheromone_evaporation_rate)
        for ant in range(num_ants):
            if solutions[ant][gene] == 1:
                pheromone_matrix[gene, 0] += pheromone_intensity * fitness_values[ant]
            else:
                pheromone_matrix[gene, 1] += pheromone_intensity * fitness_values[ant]

# 结果
best_solution = solutions[np.argmax(fitness_values)]
print('最优解为：', best_solution)
print('最优适应度为：', fitness_function(np.array(best_solution)))