//atualiza o valor dos feromônios no problema após cada iteração
void UpdatePheromones()
{
int cityB, cityC;
//atualiza o valor dos feromônios de cada aresta
//para cada aresta no grafo
for (int cityA = 1; cityA <= problem.CityCount; ++cityA)
{
for (cityB = cityA; cityB <= problem.CityCount; ++cityB)
{
//evaporar feromônio de acordo com a fórmula do artigo
//(1-taxa de evaporação) * atual
problem.SetPheromoneBetween(cityA, cityB, (1 - taxaEvaporacao) * problem.GetPheromoneBetween(cityA, cityB));
}
//para cada aresta que cada formiga andou
foreach (Ant ant in ants)
{
TSPSolution sol = new TSPSolution(ant.getSolution(), problem);
int c1 = sol.TravelPlan[0];
foreach (int c2 in ant.getSolution())
{
cityB = c1;
cityC = cityB < c2 ? c2 : cityB;
cityB = cityB < c2 ? cityB : c2;
//atualizar o valor do feromônio de acordo com o artigo
//(+ persistencia * 1/f(S), onde f(S) é a distância entre as duas cidades)
//problem.SetPheromoneBetween(cityB, cityC, problem.GetPheromoneBetween(cityB, cityC) + (taxaEvaporacao * (1 / problem.GetDistanceBetween(cityB, cityC))));
problem.SetPheromoneBetween(cityB, cityC, problem.GetPheromoneBetween(cityB, cityC) + (taxaEvaporacao * (1 / sol.Fitness)));
}
}
}
}
//calcula os valores para a chance de cada aresta ser escolhida para fazer parte da solução final
public static void PrepareMove(AntProblem problem)
{
//vetor que guarda as notas individuais de cada aresta
double[,] notaTrilhas = new double[problem.CityCount, problem.CityCount];
//vetor que guarda a soma das notas das arestas visíveis de cada cidade
double[] somaNotas = new double[problem.CityCount];
/* calcula a nota de cada aresta separadamente */
//para cada aresta no grafo
for (int cityA = 1; cityA <= problem.CityCount; cityA++)
{
for (int cityB = cityA + 1; cityB <= problem.CityCount; cityB++)
{
// Otimizar Atribuição pelo Corte pela Metade
/*if (cityA == cityB) {
* notaTrilhas[cityA - 1, cityB - 1] = 0;
* continue;
* }*/
//calcula o valor p de acordo com a trilha de feromonios e a distancia
notaTrilhas[cityA - 1, cityB - 1] = System.Math.Pow(problem.GetPheromoneBetween(cityA, cityB), problem.pheromoneWeight) * System.Math.Pow(1 / problem.GetDistanceBetween(cityA, cityB), problem.distanceWeight);
//e atualiza a soma das notas daquela cidade
somaNotas[cityA - 1] += notaTrilhas[cityA - 1, cityB - 1];
}
}
ProbabilityMatrix = new double[problem.CityCount, problem.CityCount];
/* calcula o vetor de densidade de probabilidade para cada cidade */
//para cada cidade cityA no grafo
for (int cityA = 1; cityA <= problem.CityCount; cityA++)
{
double acumulado = 0;
//calcula a chance de visitar a cidade cityB
for (int cityB = cityA + 1; cityB <= problem.CityCount; cityB++)
{
// Otimizar Atribuição pelo Corte pela Metade
//como sendo a nota da aresta [cityA, cityB] dividido pela soma de todas as arestas visíveis de cityA (todas)
acumulado += notaTrilhas[cityA - 1, cityB - 1] / somaNotas[cityA - 1];
ProbabilityMatrix[cityA - 1, cityB - 1] = acumulado;
ProbabilityMatrix[cityB - 1, cityA - 1] = acumulado;
}
}
}
//calcula os valores para a chance de cada aresta ser escolhida para fazer parte da solução final
public static void PrepareMove(AntProblem problem)
{
//vetor que guarda as notas individuais de cada aresta
double[,] notaTrilhas = new double[problem.CityCount, problem.CityCount];
//vetor que guarda a soma das notas das arestas visíveis de cada cidade
double[] somaNotas = new double[problem.CityCount];
/* calcula a nota de cada aresta separadamente */
//para cada aresta no grafo
for (int cityA = 1; cityA <= problem.CityCount; cityA++) {
for (int cityB = cityA + 1; cityB <= problem.CityCount; cityB++) {
// Otimizar Atribuição pelo Corte pela Metade
/*if (cityA == cityB) {
notaTrilhas[cityA - 1, cityB - 1] = 0;
continue;
}*/
//calcula o valor p de acordo com a trilha de feromonios e a distancia
notaTrilhas[cityA - 1, cityB - 1] = System.Math.Pow(problem.GetPheromoneBetween(cityA, cityB), problem.pheromoneWeight) * System.Math.Pow(1 / problem.GetDistanceBetween(cityA, cityB), problem.distanceWeight);
//e atualiza a soma das notas daquela cidade
somaNotas[cityA - 1] += notaTrilhas[cityA - 1, cityB - 1];
}
}
ProbabilityMatrix = new double[problem.CityCount, problem.CityCount];
/* calcula o vetor de densidade de probabilidade para cada cidade */
//para cada cidade cityA no grafo
for (int cityA = 1; cityA <= problem.CityCount; cityA++) {
double acumulado = 0;
//calcula a chance de visitar a cidade cityB
for (int cityB = cityA + 1; cityB <= problem.CityCount; cityB++) {
// Otimizar Atribuição pelo Corte pela Metade
//como sendo a nota da aresta [cityA, cityB] dividido pela soma de todas as arestas visíveis de cityA (todas)
acumulado += notaTrilhas[cityA - 1, cityB - 1] / somaNotas[cityA - 1];
ProbabilityMatrix[cityA - 1, cityB - 1] = acumulado;
ProbabilityMatrix[cityB - 1, cityA - 1] = acumulado;
}
}
}