使用Python实现Ant Colony Optimization算法优化问题

Ant Colony Optimization（ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的算法，常用于解决组合优化问题。本示例代码演示如何使用Python实现ACO算法解决旅行商问题（TSP）。

# 导入必要的库
import numpy as np

# 定义Ant类表示蚂蚁
class Ant:
    def __init__(self, start_city, num_cities):
        self.current_city = start_city
        self.visited_cities = set([start_city])

# 定义AntColony类表示蚁群
class AntColony:
    def __init__(self, distances, n_ants, n_best, n_best_decay, pheromone_decay):
        # 初始化蚁群参数
        self.distances = distances
        self.pheromone_levels = np.ones(self.distances.shape) / len(distances)
        self.all_ants = [Ant(i, len(distances)) for i in range(n_ants)]

# 其他实现细节略...

# 创建AntColony实例并执行算法
distances = np.array([[0, 2, 3], [2, 0, 1], [3, 1, 0]])  # 替换为实际问题的距离矩阵
colony = AntColony(distances, n_ants=5, n_best=2, n_best_decay=0.95, pheromone_decay=0.85)
# colony.run()  # 执行蚁群算法

# 打印最优路径
# print("Best path:", colony.best_path)

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