蚁群算法-车辆路径问题

遗传算法进行车辆路径规划算法 蚁群算法-车辆路径问题

#include “StdAfx.h“
#include “.\ant.h“

CAnt::CAnt（void）
{
	memset（m_nPath0sizeof（m_nPath））;
	m_nPathCount=0; //路径里的点个数
}

CAnt::~CAnt（void）
{
}

//初始化
void CAnt::Init（）
{
	//=== 随机生成发车顺序 ==============================================

	//先设置成按循序发车
	for （int i=0;i	{
		m_CarOrderAry[i]=i;
	}

	//然后随机交换数组中两个位置的车辆，打乱发车顺序
	int nTemp1=0;
	int nTemp2=0;
	int nTemp=0;
	for （int i=0;i	{
		nTemp1=rnd（0CAR_COUNT）;
		nTemp2=rnd（0CAR_COUNT）;
		if （nTemp1 != nTemp2）
		{
			nTemp=m_CarOrderAry[nTemp1];
			m_CarOrderAry[nTemp1]=m_CarOrderAry[nTemp2];
			m_CarOrderAry[nTemp2]=nTemp;
		}
	}
		   
	//==设置每辆车已经走过的长度、已经配载的重量、发车次数、行程时间为0===============================================
	for （int i=0;i	{
		m_CarAry[i].dbMovedLength=0.0;
		m_CarAry[i].dbMovedWeight=0.0;

		m_CarAry[i].dbMovedTime=0.0;
		m_CarAry[i].nSendCount=0;
	}

	//==设置当前车队中的第1辆车进行派送====================================
	m_nCurCarIndex=0; 

	//==设置全部城市为没有去过===============================================
	for （int i=0;i<=CITY_COUNT;i++）
	{
		m_AllowedCity[i]=1;
	}

	//==设置路径为空===============================================
	for （int i=0;i<=N_MAX_PATH;i++）
	{
		m_nPath[N_MAX_PATH]=0;
	}
	m_nPath[0]=m_CarOrderAry[0]+1+CITY_COUNT; //把第1辆车的编号加入路径
	m_nPathCount=1; //路径里的点个数为1，因为配送站为开始点

	//==设置走过的城市数量为0===============================================
	m_nCityCount=0;

	//==设置当前所在城市为0 （0代表配送站）===============================================
	m_nCurCity=0;

	//==设置走过的路径长度为最大值===============================================
	m_dbPathLength=DB_MAX;

	//==设置选择策略===========================================================
	m_dbQ=Q_Max; //先设置为最大值，每次搜索完成，这个值都会动态改变的
	                                //改变原则为，随着迭代次数的增加，由大变小再变大，就是初期大，中间小，后期大

	//==搜索失败标志置假===========================================================
	m_blSearchFail=false;

}

//为当前汽车，选择下一个城市
//注意！编号为0的城市是配送站，不列在选择范围内
//返回值 为城市编号
//如果返回为0，表示当前车需要返回配送站，重新派车队中的下一辆车
int CAnt::ChooseNextCity（）
{

	int nSelectedCity=-1; //返回结果，先暂时把其设置为-1

	int nCarNo=m_CarOrderAry[m_nCurCarIndex]; //得到当前那辆车在派送

	//==============================================================================
	//计算当前城市和没去过的城市之间的信息素总和
	double dbTotal=0.0;	
	double prob[N_MAX_CITY_COUNT+1]; // 保存城市被选中的概率

	for （int i=1;i<=CITY_COUNT;i++）
	{
		if （m_AllowedCity[i] == 1） //城市没去过
		{
			//如果有硬时间窗限制，检查一下是否把该城市列入选择对象
			if （g_nHTW == 1）
			{
				//如果车辆从当前城市达到该城市，超过时间窗限制，则设置其选择概率值为0，不进行选择
				if （m_CarAry[nCarNo].dbMovedTime+g_distance[m_nCurCity][i]/g_CarAry[nCarNo].dbSpeed > g_CityAry[i].dbTE）
				{
					prob[i]=0.0;
				}
				else
				{
					prob[i]=g_Prob[m_nCurCity][i]/g_CityAry[i].dbTE; //加入时间窗的影响
				}
			}
			else
			{
				prob[i]=g_Prob[m_nCurCity][i];  //先使用查表法，得到从当前城市到该城市的选择概率值
				                                                              //两两城市间的选择概率值，已经在每次更新完环境信息素后计算好			
			}

			dbTotal=dbTotal+prob[i];  //累加信息素，

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      78815  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\01_可执行文件\anthelp.chm

     文件     110592  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\01_可执行文件\CANT.exe

     文件    1105920  2017-05-04 20:53  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\01_可执行文件\mfc80.dll

     文件     632656  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\01_可执行文件\msvcr80.dll

     文件     536576  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\01_可执行文件\XTP1031Lib.dll

     文件      10279  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\02_算法实现部分源代码\Ant.cpp

     文件       1781  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\02_算法实现部分源代码\Ant.h

     文件       2696  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\02_算法实现部分源代码\Common.cpp

     文件       4621  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\02_算法实现部分源代码\common.h

     文件      25580  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\02_算法实现部分源代码\TSP.cpp

     文件       2186  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\02_算法实现部分源代码\TSP.h

     文件       2266  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\03_测试数据\eil51.ini

     文件       3432  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\03_测试数据\vrptw25.ini

     文件     507750  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\04_算法文档\基于改进蚁群算法的物流配送路径优化.pdf

     目录          0  2017-05-04 20:53  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\01_可执行文件

     目录          0  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\02_算法实现部分源代码

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     目录          0  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件\04_算法文档

     目录          0  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件\物流配送蚁群算法_邮件

     目录          0  2017-05-04 20:21  蚁群-路径规划-代码文件

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