Question

我正在尝试为01MKP实施ACO。我的输入值来自OR-Library mknap1.txt。根据我的算法，首先我随机选择一个项目。然后我计算施工图上所有其他项目的概率。概率方程取决于pheremon水平和启发式信息。

p[i]=(tau[i]*n[i]/Σ(tau[i]*n[i]).

我的pheremon矩阵的单元格在初始值（0.2）处具有常量值。因此，当我试图找到下一个项目时，由于0.2，pheremon矩阵变得无效。所以，我的概率函数确定下一个要去的项目，检查启发式信息。如您所知，启发式信息方程是

n[i]=profit[i]/Ravg.

（Ravg是资源限制的平均值）。因为这个原因我的问题。功能选择具有最大利润值的项目。（可以说，在第一次迭代时，我的算法选择了一个随机获得600利润的项目。然后在第二次迭代中，选择2400利润值。但是，在OR-Library中，具有2400利润值的项目会导致资源违规。无论我是什么做，第二个选择的是具有2400利润的项目。

我的算法有什么问题吗？我希望知道ACO事情的人应该帮助我。提前谢谢。

输入值：

6 10 3800//no of items (n) / no of resources (m) // the optimal value
 100 600 1200 2400 500 2000//profits of items (6)
 8 12 13 64 22 41//resource constraints matrix (m*n)
 8 12 13 75 22 41
 3 6  4  18 6  4
 5 10 8  32 6  12
 5 13 8  42 6  20
 5 13 8  48 6  20
 0 0  0  0  8  0
 3 0  4  0  8  0
 3 2  4  0  8  4
 3 2  4  8  8  4
 80 96 20 36 44 48 10 18 22 24//resource capacities.

我的算法：

for i=0 to max_ant
 for j=0; to item_number
 if j==0
 {
  item=rand()%n
  ant[i].value+=profit[item]
  ant[i].visited[j]=item
 }
 else
 {
  calculate probabilities for all the other items in P[0..n]
  find the biggest P value.
  item=biggest P's item.
  check if it is in visited list
  check if it causes resource constraint.
  if everthing is ok:
   ant[i].value+=profit[item]
   ant[i].visited[j]=item
  }//end of else
 }//next j
 update pheremon matrix => tau[a][b]=rou*tau[a][b]+deltaTou
}//next i

01 MKP的蚁群优化

0 个答案: