【源码】蚁群算法TSP问题可视化
ACO.Visualization项目
本项目演示蚁群算法求解旅行商问题的可视化过程,包括路径上的信息素浓度、蚁群的运动过程等。项目相关的代码:https://github.com/anycad/ACO.Visualization
注:本项目基于.NET8开发,需要安装VS2022最新版本。
运行效果:
https://www.bilibili.com/video/BV1Bf42117FC
蚁群算法ACO
蚁群算法(Ant Colony Optimization)是一种用来寻找优化路径的概率型算法,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法在实际应用中有广泛的用途,例如旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路径问题、图着色问题和网络路由问题等。蚁群算法作为一种启发式全局优化算法,能够有效地解决这些问题,并找到近似最优解或全局最优解。
蚁群算法的基本思想是将蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解,整个蚂蚁群体的所有路径构成待优化问题的解空间。路径较短的蚂蚁释放的信息素量较多,随着时间的推进,较短的路径上累积的信息素浓度逐渐增高,选择该路径的蚂蚁个数也愈来愈多。最终,整个蚂蚁会在正反馈的作用下集中到最佳的路径上,此时对应的便是待优化问题的最优解。
旅行商问题TSP
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是运筹学和计算机科学中的一个经典问题,其描述为:给定一系列城市和每对城市之间的距离,求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。这个问题实质上是在一个带权完全无向图中,寻找一个权值最小的Hamilton回路。
旅行商问题是一个NP完全问题,随着城市数量的增加,可能的路径数量会迅速增长,导致求解变得非常困难。