Python实现Ant Colony Optimization算法示例与解析

Ant Colony Optimization (ACO) 是一种模拟蚁群行为的算法，用于解决组合优化问题。它通过模拟蚂蚁在搜索食物过程中的行为来找到最优解。Python提供了简单易懂的方式实现ACO算法，用于解决诸如旅行商问题、路径规划等优化问题。

import random

# 定义蚂蚁类
class Ant:
    def __init__(self, start_node):
        self.path = [start_node]  # 蚂蚁的路径
        self.visited = {start_node}  # 已访问节点集合

    def move(self, graph, alpha, beta):
        current_node = self.path[-1]
        neighbors = [n for n in graph[current_node] if n not in self.visited]
        if neighbors:
            # 计算选择下一个节点的概率
            probabilities = [((1 / graph[current_node][n]) ** beta) for n in neighbors]
            total = sum(probabilities)
            probabilities = [p / total for p in probabilities]
            # 根据概率选择下一个节点
            next_node = random.choices(neighbors, weights=probabilities)[0]
            self.path.append(next_node)
            self.visited.add(next_node)

# 创建图示例
graph = {
    'A': {'B': 2, 'C': 3},
    'B': {'A': 2, 'C': 4, 'D': 5},
    'C': {'A': 3, 'B': 4, 'D': 1},
    'D': {'B': 5, 'C': 1}
}

# 参数设置
alpha = 1
beta = 2

# 创建蚁群并模拟蚁群行为
ants = [Ant('A') for _ in range(5)]
for _ in range(10):
    for ant in ants:
        ant.move(graph, alpha, beta)
    # 在此处添加信息素更新步骤

# 输出每只蚂蚁的路径
for i, ant in enumerate(ants):
    print(f"蚂蚁 {i + 1} 的路径：{ant.path}")

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