Python实现Ant Colony Optimization（蚁群算法）示例代码与解析

蚁群算法是一种启发式算法，模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为。它可用于解决组合优化问题，如旅行商问题。本示例展示了Python中蚁群算法的基本实现。

import random

# 初始化参数
num_ants = 10
num_iterations = 50
pheromone = [[1 for _ in range(10)] for _ in range(10)]

# 蚂蚁类
class Ant:
    def __init__(self, start):
        self.path = [start]

    def move(self):
        # 在下一个节点选择中使用蚁群算法规则
        # 这里仅为示例，实际应用中需根据问题自定义规则
        next_node = random.choice([i for i in range(10) if i != self.path[-1]])
        self.path.append(next_node)

# 蚁群算法主要过程
ants = [Ant(random.randint(0, 9)) for _ in range(num_ants)]
for _ in range(num_iterations):
    for ant in ants:
        ant.move()

# 打印蚁群路径
for ant in ants:
    print(f"Ant path: {ant.path}")

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