需求為（自己編的，非實(shí)際項(xiàng)目）：

某配送中心進(jìn)行攬貨，目標(biāo)客戶數(shù)為50個(gè)客戶，配送中心目前的運(yùn)力資源如下：

現(xiàn)有車輛5臺(tái)

單臺(tái)運(yùn)力最大行駛距離200千米

單臺(tái)運(yùn)力最大載重公斤1噸

問(wèn)：運(yùn)力怎樣走法才能以最低的成本完成針對(duì)這50個(gè)客戶的攬貨行為

是個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題（運(yùn)籌學(xué)），我們只考慮簡(jiǎn)化后的模型，不考慮路面交通、時(shí)間窗口這些復(fù)雜計(jì)算，用蟻群優(yōu)化算法來(lái)實(shí)現(xiàn)接近最優(yōu)解的計(jì)算。

關(guān)于蟻群優(yōu)化算法的理論請(qǐng)看這篇文章：https://www.cnblogs.com/asxinyu/p/Path_Optimization_Tsp_Problem_Ant_System_CSharp.html

里面的基本算法已經(jīng)寫明了，也有demo，本文是針對(duì)如何適應(yīng)到具體業(yè)務(wù)的介紹（本文用的蟻群核心代碼也是上文中改來(lái)的）

蟻群主要步驟為：

初始化（如信息素）

開始迭代

構(gòu)造各個(gè)螞蟻，以及螞蟻?zhàn)叩穆窂?#xff08;核心是針對(duì)后續(xù)節(jié)點(diǎn)的SELECT）

計(jì)算適應(yīng)度

加入優(yōu)秀螞蟻到跟蹤列表

更新信息素（根據(jù)適應(yīng)度）

結(jié)束迭代

給出報(bào)告

原文章里用的是TSP做DEMO，比較難看清楚如何應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)邏輯中

同樣的，最困惑的核心中的核心，類似遺傳算法，也是適應(yīng)度值的計(jì)算，有的地方是一步一步增加vlaue，比如單純距離的增加，但是復(fù)雜點(diǎn)的都沒(méi)法這么操作，而是要看整體路徑的指標(biāo)（包括懲罰等）

由于蟻群優(yōu)化算法和本文代碼都能下載，所以只介紹適應(yīng)度value的計(jì)算

class FitnessValueCalculator

? ? {

? ? ? ? private static int 擁有運(yùn)力車輛數(shù) = 5;

? ? ? ? private static int 單臺(tái)運(yùn)力最大行駛距離 = 200;

? ? ? ? private static int 單臺(tái)運(yùn)力最大載重公斤 = 1000;

? ? ? ? private static double 懲罰權(quán)重 = 20;

? ? ? ? public static double Calculator(ShortestDeliverAnt ant)

? ? ? ? {

? ? ? ? ? ? var paths = new List<string>();

? ? ? ? ? ? var distances = new List<double>();

? ? ? ? ? ? var weights = new List<double>();

? ? ? ? ? ? double 當(dāng)前行駛距離 = 0;

? ? ? ? ? ? double 當(dāng)前運(yùn)力載重 = 0;

? ? ? ? ? ? string 當(dāng)前行駛路徑 = "";

? ? ? ? ? ? int 當(dāng)前所需運(yùn)力數(shù) = 1;

? ? ? ? ? ? //計(jì)算樞紐到第一個(gè)客戶配送距離

? ? ? ? ? ? 當(dāng)前行駛路徑 += "HUB-->" + ant.PathNodes.First();

? ? ? ? ? ? 當(dāng)前行駛距離 += ant.DistanceHelper.hub.DistanceTo(ant.DistanceHelper.customers[ant.PathNodes.First()]);

? ? ? ? ? ? 當(dāng)前運(yùn)力載重 += ant.DistanceHelper.customers[ant.PathNodes.First()].需求量_公斤;

? ? ? ? ? ? foreach (var path in ant.Edges)

? ? ? ? ? ? {

? ? ? ? ? ? ? ? var fromNodeId = path.Key;

? ? ? ? ? ? ? ? var toNodeId = path.Value;

? ? ? ? ? ? ? ? var fromNode = ant.DistanceHelper.customers[fromNodeId];

? ? ? ? ? ? ? ? var toNode = ant.DistanceHelper.customers[toNodeId];

? ? ? ? ? ? ? ? double newAddedDistance2Customer = 0;

? ? ? ? ? ? ? ? double newAddedDistance2Hub = 0;

? ? ? ? ? ? ? ? double newAddedWeight = 0;

? ? ? ? ? ? ? ? newAddedDistance2Customer = fromNode.DistanceTo(toNode);

? ? ? ? ? ? ? ? newAddedDistance2Hub = toNode.DistanceTo(ant.DistanceHelper.hub);

? ? ? ? ? ? ? ? newAddedWeight = toNode.需求量_公斤;

? ? ? ? ? ? ? ? if (當(dāng)前行駛距離 + newAddedDistance2Customer + newAddedDistance2Hub <= 單臺(tái)運(yùn)力最大行駛距離

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? &&

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前運(yùn)力載重 <= 單臺(tái)運(yùn)力最大載重公斤)

? ? ? ? ? ? ? ? {

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前行駛距離 += newAddedDistance2Customer;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前運(yùn)力載重 += newAddedWeight;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前行駛路徑 += "-->" + toNodeId;

? ? ? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? ? ? ? ? else

? ? ? ? ? ? ? ? {

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //加當(dāng)前客戶距離、以及回到HUB的距離

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前行駛距離 += fromNode.DistanceTo(ant.DistanceHelper.hub);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? distances.Add(當(dāng)前行駛距離);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? weights.Add(當(dāng)前運(yùn)力載重);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前行駛路徑 += "-->HUB";

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? paths.Add(當(dāng)前行駛路徑);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //RESET

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前行駛距離 = 0;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前行駛距離 += ant.DistanceHelper.hub.DistanceTo(toNode);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前運(yùn)力載重 = 0;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前運(yùn)力載重 += toNode.需求量_公斤;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前行駛路徑 = "";

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前行駛路徑 += "HUB-->" + toNodeId;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前所需運(yùn)力數(shù)++;

? ? ? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? ? ? //回到樞紐

? ? ? ? ? ? 當(dāng)前行駛距離 += ant.DistanceHelper.customers[ant.PathNodes.Last()].DistanceTo(ant.DistanceHelper.hub);

? ? ? ? ? ? distances.Add(當(dāng)前行駛距離);

? ? ? ? ? ? 當(dāng)前行駛路徑 += "-->HUB";

? ? ? ? ? ? paths.Add(當(dāng)前行駛路徑);

? ? ? ? ? ? int 懲罰系數(shù) = 0;

? ? ? ? ? ? if (當(dāng)前所需運(yùn)力數(shù) > 擁有運(yùn)力車輛數(shù))

? ? ? ? ? ? ? ? 懲罰系數(shù) = 當(dāng)前所需運(yùn)力數(shù) - 擁有運(yùn)力車輛數(shù);

? ? ? ? ? ? ant.運(yùn)輸距離順序 = distances;

? ? ? ? ? ? ant.運(yùn)輸路徑 = paths;

? ? ? ? ? ? ant.Total行駛距離 = distances.Sum();

? ? ? ? ? ? ant.Total運(yùn)力數(shù) = 當(dāng)前所需運(yùn)力數(shù);

? ? ? ? ? ? return ant.Total行駛距離 + 懲罰系數(shù) * 懲罰權(quán)重;

? ? ? ? }

? ? }

ant.DistanceHelper.hub: 是配送中心的info，有地址信息
ant.DistanceHelper.customers: 是50個(gè)客戶的info，也有地址信息
目前為了簡(jiǎn)化，是以街道距離來(lái)計(jì)算距離的目前代碼只是單目標(biāo)優(yōu)化算法，非多目標(biāo)優(yōu)化，后續(xù)研究研究再發(fā)文。
上述代碼其實(shí)就是第一輛車從配送中心開出到第一個(gè)客戶位置，然后加上客戶需求（攬的貨物重量）
接著判斷能否開到下一個(gè)客戶那里攬貨，如果里程、重量都在限制條件只能，就開過(guò)去，不滿足條件就開回樞紐；然后繼續(xù)判斷第二輛車，也是這么個(gè)邏輯
最終車輛的數(shù)量就是完成這50個(gè)客戶攬貨所需的運(yùn)力數(shù)
萬(wàn)一碰到所需運(yùn)力超出了限制（代碼中為5輛車），這時(shí)就需要懲罰，由于最終函數(shù)返回是double，而且是越小代表越優(yōu)越，因此碰到了需要懲罰的情況，實(shí)際就是大幅度的增加返回值（適應(yīng)度值）
紅色部分就是懲罰變量部分。

各種優(yōu)化算法的核心寫完框架后基本就不怎么變化了，最易變的其實(shí)是適應(yīng)度函數(shù)的計(jì)算，如果適應(yīng)度計(jì)算中用到了預(yù)測(cè)技術(shù)，還得在上面那函數(shù)里調(diào)機(jī)器學(xué)習(xí)的代碼，感覺強(qiáng)化學(xué)習(xí)中動(dòng)作施加后給出的反饋值也是這么個(gè)值

原文：https://www.cnblogs.com/aarond/p/ant_wuliu.html

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的揽货最短路径解决方案算法 - C# 蚁群优化算法实现的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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