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import numpy as np
import copy
distancias=[[0,50,50,94,50],
[50,0,22,50,36],
[50,22,0,44,14],
[94,50,44,0,50],
[50,36,14,50,0]]
flujo=[[0,0,2,0,3],
[0,0,0,3,0],
[2,0,0,0,0],
[0,3,0,0,1],
[3,0,0,1,0]]
'''
distancias=[[0,12,6,4],
[12,0,6,8],
[6,6,0,7],
[4,8,7,0]]
flujo=[[0,3,8,3],
[3,0,2,4],
[8,2,0,5],
[3,4,5,0]]
'''
orden=['A','B','C','D','E']
#orden=['A','B','C','D']
def producto_punto(f, d, size):
resultado=0;
for i in range(size):
resultado+=f[i]*d[i]
return resultado
def columna_fila(index,size):
fila=[]
for i in range(size):
fila.append(distancias[i][index])
return fila
def m_visibilidad():
size=len(distancias)
visibilidad=[0]*size
for i in range(size):
visibilidad[i]=[0]*size
for j in range(size):
e_ij = producto_punto(flujo[i],columna_fila(j,size),size)
if e_ij==0:
visibilidad[i][j]=float("%.5f"%(1.0/0.01))#0.0
else:
visibilidad[i][j]=float("%.5f"%(1.0/e_ij))
return visibilidad
def m_feromonas():
size=len(distancias)
feromonas=[0]*size
for i in range(size):
feromonas[i]=[0]*size
for j in range(size):
if i!=j:
feromonas[i][j]=feromona_inicial
else:
feromonas[i][j]=0
return feromonas
def fitness(permutacion):
costo=0
size=len(permutacion)
for i in range(size):
fila=ord(permutacion[i])%65
permutacion_copy=copy.copy(permutacion)
a=range(size)
a.remove(i)
permutacion_copy.pop(i)
for j,k in zip(a,permutacion_copy):
costo+=flujo[i][j]*distancias[fila][ord(k)%65]
return costo
def diversificacion(permutacion,permutacion_i,valor_inicial):
valor_temp=valor_inicial
suma=0.0
size=len(permutacion)
probabilidad=[None]*size
for i in range(size):
t=feromona[ord(valor_inicial)%65][ord(permutacion[i])%65]
t=pow(t,alpha)
n=visibilidad[ord(valor_inicial)%65][ord(permutacion[i])%65]
n=pow(n,beta)
probabilidad[i]=t*n
suma+=t*n
suma_probabilidad=0.0
for i in range(size):
if suma==0.0:
probabilidad[i]=float("%.5f"%((probabilidad[i]/0.01)+suma_probabilidad))
else:
probabilidad[i]=float("%.5f"%((probabilidad[i]/suma)+suma_probabilidad))
suma_probabilidad+=probabilidad[i]
aleatorio=np.random.uniform(0,1)
for i in range(size):
if aleatorio<probabilidad[i]:
valor_inicial=permutacion[i]
permutacion_i.append(valor_inicial)
permutacion.remove(valor_inicial)
break
temp=(1-fi)*(feromona[ord(valor_temp)%65][ord(valor_inicial)%65])
actualizar_feromona=temp+fi*feromona_inicial
feromona[ord(valor_temp)%65][ord(valor_inicial)%65]=float("%.5f"%(actualizar_feromona))
feromona[ord(valor_inicial)%65][ord(valor_temp)%65]=float("%.5f"%(actualizar_feromona))
return valor_inicial
def intensificacion(permutacion,permutacion_i,valor_inicial):
valor_temp=valor_inicial
argmax=[]
size=len(permutacion)
for i in range(size):
t=feromona[ord(valor_inicial)%65][ord(permutacion[i])%65]
t=pow(t,alpha)
n=visibilidad[ord(valor_inicial)%65][ord(permutacion[i])%65]
n=pow(n,beta)
argmax.append(t*n)
mayor=np.argsort(argmax)
valor_inicial=permutacion[mayor[size-1]]
permutacion_i.append(valor_inicial)
permutacion.remove(valor_inicial)
temp=(1-fi)*(feromona[ord(valor_temp)%65][ord(valor_inicial)%65])
actualizar_feromona=temp+fi*feromona_inicial
feromona[ord(valor_temp)%65][ord(valor_inicial)%65]=float("%.5f"%(actualizar_feromona))
feromona[ord(valor_inicial)%65][ord(valor_temp)%65]=float("%.5f"%(actualizar_feromona))
return valor_inicial
def calcular_permutacion_i(permutacion):
permutacion_i=[]
#valor_inicial=orden[1]
valor_inicial=np.random.choice(orden)
permutacion_i.append(valor_inicial)
permutacion.remove(valor_inicial)
while len(permutacion)!=0:
q=np.random.uniform(0,1)
if q>q0:
valor_inicial=diversificacion(permutacion,permutacion_i,valor_inicial)
if q<=q0:
valor_inicial=intensificacion(permutacion,permutacion_i,valor_inicial)
return permutacion_i
def encontrar_arco(inicio, fin, permutacion):
for r in range(len(permutacion)-1):
if inicio==permutacion[r] or fin==permutacion[r]:
if inicio==permutacion[r+1] or fin==permutacion[r+1]:
return True
return False
def actualizar_feromona(permutacion_global, best_global):
size=len(orden)
sumas=[0.0]
for i in range(size-1):
for j in range(i+1,size):
inicio=orden[i]
fin=orden[j]
suma_delta=p*feromona[ord(inicio)%65][ord(fin)%65]
sumas.append(suma_delta)
if encontrar_arco(inicio,fin,permutacion_global):
temp=(1-p)*(1.0/best_global)*100
sumas.append(temp)
else:
sumas.append(0.0)
actualizar=sum(sumas)
print(inicio,fin,"valor: ",actualizar)
del sumas[:]
feromona[ord(inicio)%65][ord(fin)%65]=float("%.5f"%(actualizar))
feromona[ord(fin)%65][ord(inicio)%65]=float("%.5f"%(actualizar))
def generaciones():
permutacion_hormigas=[0]*n_hormigas
for i in range(n_hormigas):
permutacion_hormigas[i]=[0]*len(orden)
fitness_hormigas=[0.0]*n_hormigas
best_global=100000000
best_permutacion=[0]*len(orden)
for j in range(n_iteraciones):
print("********************Iteracion: ",j+1,"**********************")
for i in range(n_hormigas):
permutacion=copy.copy(orden)
permutacion_hormigas[i]=calcular_permutacion_i(permutacion)
fitness_hormigas[i]=fitness(permutacion_hormigas[i])
print("Hormiga: ",i+1,permutacion_hormigas[i]," Costo: ", fitness_hormigas[i])
indices=np.argsort(fitness_hormigas)
if fitness_hormigas[indices[0]]<best_global:
best_global=fitness_hormigas[indices[0]]
best_permutacion=permutacion_hormigas[indices[0]]
print("Mejor hormiga global:",best_permutacion,"costo:", best_global)
actualizar_feromona(best_permutacion, best_global)
#Parametros
p=0.99
q0=0.7
alpha = 1
beta = 1
fi=0.05
q=1
feromona_inicial = 0.1
n_hormigas = 10
n_iteraciones = 100
visibilidad = m_visibilidad()
feromona = m_feromonas()
generaciones()