// nije doslovce 2-opt, tj. prikladniji naziv bi mozda bio kvaziDvaOpt... ipak, trebalo bi raditi *vise* od pravog dvaOpta (ali sporije)
// pokusa zamijeniti *svaka* dva vrha u obilasku, cak ako su isti ili zamjena nije dopustiva itd. a onda gleda je li ta zamjena dopustiva
// pa na kraju medju svim dopustivim zamjenama vraca onu koja najvise poboljsava rjesenje AKO ga ijedna poboljsava.
// moze se poboljsati tako da ima manje *potpuno* nepotrebnih operacija...
// treci parametar za sada neiskoristen, moze se iskoristiti za to da gledamo zamjene samo najblizih vrhova, ali
// to moze dovesti do toga da funkcija ne nadje neko bolje rjesenje koje je mogla. prednost bi bila povecanje brzine, ali za sada je
// ipak kvaliteta rjesenja prioritet...
public Obilazak dvaOpt(double dopustenaCijena, double ulaznaDuljina, Dictionary <Vrh, List <Vrh> > najbliziVrhovi = null)
{
if (put == null)
{
return(null);
}
Obilazak obilazak;
Obilazak izlazniObilazak = null;
List <Obilazak> listaObilazaka = new List <Obilazak>();
for (int i = 1; i < put.Count(); i++)
{
for (int j = i; j < put.Count(); j++)
{
{
obilazak = new Obilazak();
foreach (var vrh in put)
{
obilazak.dodajVrh(vrh);
}
Vrh temp = obilazak.put[i];
obilazak.put[i] = obilazak.put[j];
obilazak.put[j] = temp;
if (obilazak.dopustiv(dopustenaCijena))
{
listaObilazaka.Add(obilazak);
}
}
}
}
double najboljaDuljina = ulaznaDuljina;
foreach (var ob in listaObilazaka)
{
if (ob.duljinaObilaska() < najboljaDuljina)
{
najboljaDuljina = ob.duljinaObilaska();
izlazniObilazak = ob;
}
}
if (najboljaDuljina < ulaznaDuljina)
{
return(izlazniObilazak);
}
else
{
return(null);
}
}
// nije doslovce 2-opt, tj. prikladniji naziv bi mozda bio kvaziDvaOpt... ipak, trebalo bi raditi *vise* od pravog dvaOpta (ali sporije)
// pokusa zamijeniti *svaka* dva vrha u obilasku, cak ako su isti ili zamjena nije dopustiva itd. a onda gleda je li ta zamjena dopustiva
// pa na kraju medju svim dopustivim zamjenama vraca onu koja najvise poboljsava rjesenje AKO ga ijedna poboljsava.
// moze se poboljsati tako da ima manje *potpuno* nepotrebnih operacija...
// treci parametar za sada neiskoristen, moze se iskoristiti za to da gledamo zamjene samo najblizih vrhova, ali
// to moze dovesti do toga da funkcija ne nadje neko bolje rjesenje koje je mogla. prednost bi bila povecanje brzine, ali za sada je
// ipak kvaliteta rjesenja prioritet...
public Obilazak dvaOpt(double dopustenaCijena, double ulaznaDuljina, Dictionary<Vrh, List<Vrh>> najbliziVrhovi = null)
{
if (put == null) return null;
Obilazak obilazak;
Obilazak izlazniObilazak = null;
List<Obilazak> listaObilazaka = new List<Obilazak>();
for (int i = 1; i < put.Count(); i++)
{
for (int j = i; j < put.Count(); j++)
{
{
obilazak = new Obilazak();
foreach (var vrh in put) obilazak.dodajVrh(vrh);
Vrh temp = obilazak.put[i];
obilazak.put[i] = obilazak.put[j];
obilazak.put[j] = temp;
if (obilazak.dopustiv(dopustenaCijena))
listaObilazaka.Add(obilazak);
}
}
}
double najboljaDuljina = ulaznaDuljina;
foreach (var ob in listaObilazaka)
{
if (ob.duljinaObilaska() < najboljaDuljina)
{
najboljaDuljina = ob.duljinaObilaska();
izlazniObilazak = ob;
}
}
if (najboljaDuljina < ulaznaDuljina)
return izlazniObilazak;
else return null;
}
private void backgroundWorker1_DoWork(object sender, DoWorkEventArgs e)
{
long kolikoIteracija = Convert.ToInt32(textBox7.Text);
string fileName = textBox8.Text;
double alfa = Convert.ToDouble(textBox1.Text);
double beta = Convert.ToDouble(textBox2.Text);
double gama = Convert.ToDouble(textBox3.Text);
double lambda = Convert.ToDouble(textBox5.Text);
int brojMrava = Convert.ToInt32(textBox4.Text);
double parametarEvaporacije = Convert.ToDouble(textBox6.Text.Split('.').ElementAt(1)) / 10;
// ucitavanje testnih podataka
TestniPodaci podaci = new TestniPodaci(fileName);
int brojVrhova = podaci.brojVrhova;
Vrh[] vrhovi = new Vrh[brojVrhova + 1];
double kapacitetVozila = podaci.kapacitetVozila;
for (int i = 0; i <= brojVrhova; ++i)
{
vrhovi[i] = podaci.vrhovi[i];
}
double[,] feromoni = new double[brojVrhova + 1, brojVrhova + 1];
double[,] eta = new double[brojVrhova + 1, brojVrhova + 1];
//dodani parametri mi i ka, objasnjeno u dokumentu "improvedVRP"
double[,] mi = new double[brojVrhova + 1, brojVrhova + 1];
double[,] ka = new double[brojVrhova + 1, brojVrhova + 1];
double miMin = 0.2;
double miMax = 0.9;
/* svakom vrhu pridruzujemo listu 15 najblizih vrhova i spremamo te podatke u rjecnik
* najbliziVrhovi.
* za sad iskoristeno samo kod trazenja mogucih vrhova, vidi popunjavanje liste moguciVrhovi
*/
Dictionary<Vrh, List<Vrh>> najbliziVrhovi = new Dictionary<Vrh, List<Vrh>>();
foreach (var vrh in vrhovi)
{
najbliziVrhovi[vrh] = vrh.vratiNajblize(vrhovi.ToList(), 15);
}
for (int i = 0; i <= brojVrhova; i++)
{
for (int j = 0; j <= brojVrhova; j++)
{
feromoni[i, j] = 0.001;
feromoni[j, i] = 0.001;
eta[i, j] = 1 / (vrhovi[i].udaljenost(vrhovi[j], 0));
mi[i, j] = (vrhovi[i].udaljenost(vrhovi[1]) + vrhovi[1].udaljenost(vrhovi[j]) - vrhovi[i].udaljenost(vrhovi[j])) / 100;
if (mi[i, j] < miMin) mi[i, j] = miMin;
if (mi[i, j] > miMax) mi[i, j] = miMax;
ka[i, j] = (vrhovi[i].potraznja + vrhovi[j].potraznja) / kapacitetVozila;
}
}
Random random = new Random();
int brojIteracije = 1;
int boljeRjesenjePrijeKoliko = 0;
Obilazak globalniNajboljiPut = new Obilazak();
double globalnaMinDuljina = 1000000;
// svaki prolazak kroz sljedecu petlju predstavlja jednu iteraciju algoritma
while (brojIteracije - 1 < kolikoIteracija || kolikoIteracija < 0)
{
double[] ukupniPut = new double[brojMrava];
Obilazak[] prijedeniPut = new Obilazak[brojMrava];
// svaki prolazak kroz sljedecu petlju izvrsava posao jednog mrava
for (int mrav = 0; mrav < brojMrava; ++mrav)
{
List<Vrh> neposjeceniVrhovi = new List<Vrh>();
prijedeniPut[mrav] = new Obilazak();
int brojPotpunoSlucajnih = 0;
foreach (var vrh in vrhovi)
{
if (vrh.oznaka != 0) neposjeceniVrhovi.Add(vrh);
}
neposjeceniVrhovi.Remove(vrhovi[1]);
prijedeniPut[mrav].dodajVrh(vrhovi[1]); // vrhovi[1] = skladiste, odatle pocinje svaki obilazak
// slijedi konstrukcija kompletnog rjesenja... (to svaki mrav radi)
velikaPetlja: while (neposjeceniVrhovi.Count() > 0)
{
int brojPocetnogVrha = random.Next(0, neposjeceniVrhovi.Count());
Vrh pocetniVrh = neposjeceniVrhovi[brojPocetnogVrha];
Vrh prosliVrh = pocetniVrh;
double preostaliKapacitet = kapacitetVozila - prosliVrh.potraznja;
prijedeniPut[mrav].dodajVrh(pocetniVrh);
neposjeceniVrhovi.Remove(pocetniVrh);
while (true)
{
List<Vrh> moguciVrhovi = new List<Vrh>();
foreach (var vrh in neposjeceniVrhovi)
{
if (preostaliKapacitet - vrh.potraznja >= 0 && vrh.oznaka != prosliVrh.oznaka &&
najbliziVrhovi[prosliVrh].Contains(vrh))
moguciVrhovi.Add(vrh);
}
if (moguciVrhovi.Count() == 0)
{
foreach (var vrh in neposjeceniVrhovi)
{
if (preostaliKapacitet - vrh.potraznja >= 0 && vrh.oznaka != prosliVrh.oznaka)
moguciVrhovi.Add(vrh);
}
}
double qParametar = random.NextDouble();
double q = 0.6;
double q2 = 1 / ((brojPotpunoSlucajnih * 5) / brojVrhova + 6);
// ako mrav vise ne moze prijeci ni u jedan vrh a da ne dostavi vise nego sto ima, krece opet iz skladista
if (moguciVrhovi.Count() == 0)
{
prijedeniPut[mrav].dodajVrh(vrhovi[1]);
goto velikaPetlja;
};
Vrh sljedeciVrh = null;
// imamo dva moguca nacina za izbor sljedeceg vrha, tj. po dvije razlicite formule
// (vidi ANT COLONY SYSTEM, npr. u stuzle-99) i slucajno biramo na koji cemo od ta dva nacina
// (za to sluze qParametar i q)
// UPDATE: dodan treci nacin: potpuno slucajan izbor! (za potrebe toga dodan parametar q2)
if (qParametar > q)
{
double r = random.NextDouble();
double[] vjerojatnosti = new double[brojVrhova + 1];
double[] rasponOd = new double[brojVrhova + 1];
double[] rasponDo = new double[brojVrhova + 1];
double suma = 0;
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
suma += (Math.Pow(feromoni[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], alfa) * Math.Pow(eta[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], beta))
* Math.Pow(mi[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], gama) * Math.Pow(ka[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], lambda);
}
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
vjerojatnosti[vrh.oznaka] =
(Math.Pow(feromoni[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], alfa) *
Math.Pow(eta[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], beta)) *
Math.Pow(mi[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], gama) *
Math.Pow(ka[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], lambda) / suma;
}
double rasponDoProsli = 0;
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
rasponOd[vrh.oznaka] = rasponDoProsli;
rasponDo[vrh.oznaka] = rasponOd[vrh.oznaka] + vjerojatnosti[vrh.oznaka];
rasponDoProsli = rasponDo[vrh.oznaka];
}
rasponDo[moguciVrhovi[moguciVrhovi.Count() - 1].oznaka] = 1;
double randomDouble = random.NextDouble();
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
if (randomDouble >= rasponOd[vrh.oznaka] && randomDouble <= rasponDo[vrh.oznaka])
{
sljedeciVrh = vrh;
break;
}
}
}
else if (qParametar > q2)
{
double najvecaVrijednost = 0;
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
double vrijednostZaOvajVrh =
Math.Pow(feromoni[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], alfa) *
Math.Pow(eta[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], beta) *
Math.Pow(mi[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], gama) *
Math.Pow(ka[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], lambda);
if (vrijednostZaOvajVrh >= najvecaVrijednost)
{
najvecaVrijednost = vrijednostZaOvajVrh;
sljedeciVrh = vrh;
}
}
}
else
{
brojPotpunoSlucajnih++;
int indeksSljedeceg = random.Next(0, moguciVrhovi.Count());
sljedeciVrh = moguciVrhovi[indeksSljedeceg];
}
preostaliKapacitet -= sljedeciVrh.potraznja;
prijedeniPut[mrav].dodajVrh(sljedeciVrh);
neposjeceniVrhovi.Remove(sljedeciVrh);
}
}
// mrav je konstruirao neko rjesenje, slijedi dosta agresivno i vremenski skupo lokalno pretrazivanje
// stavljeno je da se vrsi samo u svakoj desetoj iteraciji jer bi inace bilo jos puno sporije
// ako se zakomentira taj dio koda, ide puno brze, ali i rezultati su losiji
// EDIT: dodano da program pamti do sada poznata poboljsanja i onda ne pretrazuje ako smo za neki put vec prije vrsili
// dvaOpt ili triOpt... medutim, cini se da to ne ubrzava program (mozda nesto nije dobro napravljeno?)... ali ga ni ne
// usporava... znaci, to sad nije toliko bitno, prouciti kasnije.
// if (brojIteracije % 20 == 10)
if (mrav == (int)( ( (double)brojIteracije / kolikoIteracija) * brojMrava))
{
Obilazak ulazniObilazak = new Obilazak();
foreach (var vrh in prijedeniPut[mrav].put)
{
ulazniObilazak.dodajVrh(vrh);
}
int p = 1;
while (p == 1)
{
p = 0;
Obilazak mozdaBoljiPut1 = prijedeniPut[mrav].dvaOpt(kapacitetVozila, prijedeniPut[mrav].duljinaObilaska(), najbliziVrhovi);
if (mozdaBoljiPut1 != null)
{
p = 1;
prijedeniPut[mrav] = mozdaBoljiPut1;
}
}
}
// stutzle-99, 7. str. skroz dolje, local pheromone update: (znaci, put koji mrav izabere gubi dio svojih feromona,
// na taj nacin poticemo istrazivanje novih puteva...
ukupniPut[mrav] = prijedeniPut[mrav].duljinaObilaska();
double ksi = 0.1;
double tau0 = 0.001;
int prosli = 1;
for (int i = 1; i < prijedeniPut[mrav].put.Count(); i++)
{
feromoni[prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka, prosli] = (1 - ksi) * (feromoni[prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka, prosli]) + ksi * tau0;
feromoni[prosli, prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka] = (1 - ksi) * (feromoni[prosli, prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka]) + ksi * tau0;
prosli = prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka;
}
}
// iteracija je zavrsila i trazimo najbolje rjesenje iz te iteracije, a zatim ga usporedujemo s najboljim koje do sada znamo
double ukupniPutIteracijskiMin = ukupniPut[0];
int indeksMin = 0;
for (int i = 1; i < brojMrava; i++)
{
if (ukupniPut[i] < ukupniPutIteracijskiMin)
{
ukupniPutIteracijskiMin = ukupniPut[i];
indeksMin = i;
}
}
if (ukupniPutIteracijskiMin < globalnaMinDuljina)
{
boljeRjesenjePrijeKoliko = 0;
globalniNajboljiPut = new Obilazak();
foreach (var vrh in prijedeniPut[indeksMin].put)
{
globalniNajboljiPut.dodajVrh(vrh);
}
globalnaMinDuljina = ukupniPutIteracijskiMin;
}
// azuriramo feromone samo po najboljem do sada poznatom rjesenju, za iteracijsko bi islo ovako nekako:
// double feromonskiDelta = 1 / ukupniPutIteracijskiMin;
// ... plus morale bi se promijeniti jos neke stvari malo nize
// u nekom od onih PDF-ova pise da je najbolje prvo azurirati najbolji iteracijski put a onda postepeno sve cesce samo globalni
// najbolji put... a inace je, ako biramo samo jedno od tog dvoje, bolje stalno azurirati samo globalni. za sada stoji tako,
// radi jednostavnosti.
double feromonskiDelta = (1 / globalnaMinDuljina) * parametarEvaporacije;
for (int i = 1; i <= brojVrhova; i++)
{
for (int j = 1; j <= brojVrhova; j++)
{
feromoni[i, j] *= 1 - parametarEvaporacije;
feromoni[j, i] *= 1 - parametarEvaporacije;
}
}
int prosli2 = 1;
for (int i = 1; i < globalniNajboljiPut.put.Count(); i++)
{
feromoni[globalniNajboljiPut.put[i].oznaka, prosli2] += feromonskiDelta;
feromoni[prosli2, globalniNajboljiPut.put[i].oznaka] += feromonskiDelta;
}
boljeRjesenjePrijeKoliko++;
if (kolikoIteracija < 0 && boljeRjesenjePrijeKoliko == Math.Abs(kolikoIteracija)) break ;
if (kolikoIteracija != 0) brojIteracije++;
int napredak = (int)((((double)brojIteracije-1)/(double)kolikoIteracija) * 100);
backgroundWorker1.ReportProgress(napredak);
}
Obilazak o = globalniNajboljiPut;
System.Threading.Thread.Sleep(1000);
o.nacrtaj("nacrtaj");
string optimalnoDatoteka = fileName.Substring(0, fileName.Length - 4) + ".opt";
System.IO.StreamReader file = new System.IO.StreamReader(optimalnoDatoteka);
Obilazak optimalniObilazak = new Obilazak();
optimalniObilazak.dodajVrh(vrhovi[1]);
string redak = file.ReadLine();
while (true)
{
string[] rijeciURedku = redak.Split(' ');
int kolikoRijeci = rijeciURedku.Count();
for (int i = 2; i < kolikoRijeci; ++i)
{
if (rijeciURedku[i] == "") continue;
optimalniObilazak.dodajVrh(vrhovi[Convert.ToInt32(rijeciURedku[i]) + 1]);
}
optimalniObilazak.dodajVrh(vrhovi[1]);
redak = file.ReadLine();
if (redak.Split(' ').ElementAt(0) == "cost") break;
}
file.Close();
optimalniObilazak.nacrtaj("optimalni");
System.Threading.Thread.Sleep(1000);
pictureBox1.ImageLocation = @"C:\Users\b\Documents\Visual Studio 2010\Projects\CVRPsaSuceljem\CVRPsaSuceljem\bin\Debug\nacrtaj.png";
pictureBox2.ImageLocation = @"C:\Users\b\Documents\Visual Studio 2010\Projects\CVRPsaSuceljem\CVRPsaSuceljem\bin\Debug\optimalni.png";
label9.Text = "Duljina puta: ";
label10.Text = globalniNajboljiPut.duljinaObilaska().ToString();
label12.Text = "Duljina puta: ";
label11.Text = optimalniObilazak.duljinaObilaska().ToString();
}
/**********************************************************************************************************************
* glavna funkcija, trazi najkrace rjesenje.
* vraca najbolje rjesenje koje je nasla.
* brojMrava je broj mrava koji u svakoj iteraciji idu konstruirati rjesenje.
* alfa i beta su parametri iz formule pomocu koje odredjujemo vjerojatnost odabira pojednog vrha kao iduceg;
* sto manji alfa, to veci efekt udaljenosti gradova. sto manji beta, to veci efekt feromonski tragova;
* parametarEvaporacije je izmedju 0 i 1. vrijednost 1 bi znacila da feromoni potpuno isparavaju nakon svake iteracije.
* kolikoIteracija je broj iteracija koje ce funkcija izvrsiti. ako je postavljen na nulu, broj iteracija je beskonacno;
* ako je postavljen na negativan broj, program se vrti sve dok -kolikoIteracija iteracija ne nadjemo bolje rjesenje.
*************************************************************************************************************************/
static Obilazak nadjiRjesenje(int brojMrava = 25, double alfa = 1, double beta = 2, double parametarEvaporacije = 0.2,
long kolikoIteracija = -100)
{
// ucitavanje testnih podataka
TestniPodaci podaci = new TestniPodaci(@"test\B-n34-k5.vrp");
int brojVrhova = podaci.brojVrhova;
Vrh[] vrhovi = new Vrh[brojVrhova + 1];
double kapacitetVozila = podaci.kapacitetVozila;
for (int i = 0; i <= brojVrhova; ++i)
{
vrhovi[i] = podaci.vrhovi[i];
}
double gama = 2;
double lambda = 2;
double[,] feromoni = new double[brojVrhova + 1, brojVrhova + 1];
double[,] eta = new double[brojVrhova + 1, brojVrhova + 1];
//dodani parametri mi i ka, objasnjeno u dokumentu "improvedVRP"
double[,] mi = new double[brojVrhova + 1, brojVrhova + 1];
double[,] ka = new double[brojVrhova + 1, brojVrhova + 1];
double miMin = 0.2;
double miMax = 0.9;
/* svakom vrhu pridruzujemo listu 15 najblizih vrhova i spremamo te podatke u rjecnik
* najbliziVrhovi.
* za sad iskoristeno samo kod trazenja mogucih vrhova, vidi popunjavanje liste moguciVrhovi
*/
Dictionary <Vrh, List <Vrh> > najbliziVrhovi = new Dictionary <Vrh, List <Vrh> >();
foreach (var vrh in vrhovi)
{
najbliziVrhovi[vrh] = vrh.vratiNajblize(vrhovi.ToList(), 15);
}
for (int i = 0; i <= brojVrhova; i++)
{
for (int j = 0; j <= brojVrhova; j++)
{
feromoni[i, j] = 0.001;
feromoni[j, i] = 0.001;
eta[i, j] = 1 / (vrhovi[i].udaljenost(vrhovi[j], 0));
mi[i, j] = (vrhovi[i].udaljenost(vrhovi[1]) + vrhovi[1].udaljenost(vrhovi[j]) - vrhovi[i].udaljenost(vrhovi[j])) / 100;
if (mi[i, j] < miMin)
{
mi[i, j] = miMin;
}
if (mi[i, j] > miMax)
{
mi[i, j] = miMax;
}
ka[i, j] = (vrhovi[i].potraznja + vrhovi[j].potraznja) / kapacitetVozila;
}
}
Random random = new Random();
int brojIteracije = 1;
int boljeRjesenjePrijeKoliko = 0;
Obilazak globalniNajboljiPut = new Obilazak();
double globalnaMinDuljina = 1000000;
// svaki prolazak kroz sljedecu petlju predstavlja jednu iteraciju algoritma
while (brojIteracije - 1 < kolikoIteracija || kolikoIteracija < 0)
{
double[] ukupniPut = new double[brojMrava];
Obilazak[] prijedeniPut = new Obilazak[brojMrava];
// svaki prolazak kroz sljedecu petlju izvrsava posao jednog mrava
for (int mrav = 0; mrav < brojMrava; ++mrav)
{
List <Vrh> neposjeceniVrhovi = new List <Vrh>();
prijedeniPut[mrav] = new Obilazak();
int brojPotpunoSlucajnih = 0;
foreach (var vrh in vrhovi)
{
if (vrh.oznaka != 0)
{
neposjeceniVrhovi.Add(vrh);
}
}
neposjeceniVrhovi.Remove(vrhovi[1]);
prijedeniPut[mrav].dodajVrh(vrhovi[1]); // vrhovi[1] = skladiste, odatle pocinje svaki obilazak
// slijedi konstrukcija kompletnog rjesenja... (to svaki mrav radi)
velikaPetlja : while (neposjeceniVrhovi.Count() > 0)
{
int brojPocetnogVrha = random.Next(0, neposjeceniVrhovi.Count());
Vrh pocetniVrh = neposjeceniVrhovi[brojPocetnogVrha];
Vrh prosliVrh = pocetniVrh;
double preostaliKapacitet = kapacitetVozila - prosliVrh.potraznja;
prijedeniPut[mrav].dodajVrh(pocetniVrh);
neposjeceniVrhovi.Remove(pocetniVrh);
while (true)
{
List <Vrh> moguciVrhovi = new List <Vrh>();
foreach (var vrh in neposjeceniVrhovi)
{
if (preostaliKapacitet - vrh.potraznja >= 0 && vrh.oznaka != prosliVrh.oznaka &&
najbliziVrhovi[prosliVrh].Contains(vrh))
{
moguciVrhovi.Add(vrh);
}
}
if (moguciVrhovi.Count() == 0)
{
foreach (var vrh in neposjeceniVrhovi)
{
if (preostaliKapacitet - vrh.potraznja >= 0 && vrh.oznaka != prosliVrh.oznaka)
{
moguciVrhovi.Add(vrh);
}
}
}
double qParametar = random.NextDouble();
double q = 0.6;
double q2 = 1 / ((brojPotpunoSlucajnih * 5) / brojVrhova + 6);
// ako mrav vise ne moze prijeci ni u jedan vrh a da ne dostavi vise nego sto ima, krece opet iz skladista
if (moguciVrhovi.Count() == 0)
{
prijedeniPut[mrav].dodajVrh(vrhovi[1]);
goto velikaPetlja;
}
;
Vrh sljedeciVrh = null;
// imamo dva moguca nacina za izbor sljedeceg vrha, tj. po dvije razlicite formule
// (vidi ANT COLONY SYSTEM, npr. u stuzle-99) i slucajno biramo na koji cemo od ta dva nacina
// (za to sluze qParametar i q)
// UPDATE: dodan treci nacin: potpuno slucajan izbor! (za potrebe toga dodan parametar q2)
if (qParametar > q)
{
double r = random.NextDouble();
double[] vjerojatnosti = new double[brojVrhova + 1];
double[] rasponOd = new double[brojVrhova + 1];
double[] rasponDo = new double[brojVrhova + 1];
double suma = 0;
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
suma += (Math.Pow(feromoni[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], alfa) * Math.Pow(eta[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], beta))
* Math.Pow(mi[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], gama) * Math.Pow(ka[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], lambda);
}
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
vjerojatnosti[vrh.oznaka] =
(Math.Pow(feromoni[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], alfa) *
Math.Pow(eta[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], beta)) *
Math.Pow(mi[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], gama) *
Math.Pow(ka[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], lambda) / suma;
}
double rasponDoProsli = 0;
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
rasponOd[vrh.oznaka] = rasponDoProsli;
rasponDo[vrh.oznaka] = rasponOd[vrh.oznaka] + vjerojatnosti[vrh.oznaka];
rasponDoProsli = rasponDo[vrh.oznaka];
}
double randomDouble = random.NextDouble();
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
if (randomDouble >= rasponOd[vrh.oznaka] && randomDouble < rasponDo[vrh.oznaka])
{
sljedeciVrh = vrh;
break;
}
}
}
else if (qParametar > q2)
{
double najvecaVrijednost = 0;
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
double vrijednostZaOvajVrh =
Math.Pow(feromoni[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], alfa) *
Math.Pow(eta[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], beta) *
Math.Pow(mi[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], gama) *
Math.Pow(ka[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], lambda);
if (vrijednostZaOvajVrh >= najvecaVrijednost)
{
najvecaVrijednost = vrijednostZaOvajVrh;
sljedeciVrh = vrh;
}
}
}
else
{
brojPotpunoSlucajnih++;
int indeksSljedeceg = random.Next(0, moguciVrhovi.Count());
sljedeciVrh = moguciVrhovi[indeksSljedeceg];
}
preostaliKapacitet -= sljedeciVrh.potraznja;
prijedeniPut[mrav].dodajVrh(sljedeciVrh);
neposjeceniVrhovi.Remove(sljedeciVrh);
}
}
// mrav je konstruirao neko rjesenje, slijedi dosta agresivno i vremenski skupo lokalno pretrazivanje
// stavljeno je da se vrsi samo u svakoj desetoj iteraciji jer bi inace bilo jos puno sporije
// ako se zakomentira taj dio koda, ide puno brze, ali i rezultati su losiji
// EDIT: dodano da program pamti do sada poznata poboljsanja i onda ne pretrazuje ako smo za neki put vec prije vrsili
// dvaOpt ili triOpt... medutim, cini se da to ne ubrzava program (mozda nesto nije dobro napravljeno?)... ali ga ni ne
// usporava... znaci, to sad nije toliko bitno, prouciti kasnije.
if (brojIteracije % 10 == 9)
{
Obilazak ulazniObilazak = new Obilazak();
foreach (var vrh in prijedeniPut[mrav].put)
{
ulazniObilazak.dodajVrh(vrh);
}
int p = 1;
while (p == 1)
{
p = 0;
Obilazak mozdaBoljiPut1 = prijedeniPut[mrav].dvaOpt(kapacitetVozila, prijedeniPut[mrav].duljinaObilaska(), najbliziVrhovi);
if (mozdaBoljiPut1 != null)
{
p = 1;
prijedeniPut[mrav] = mozdaBoljiPut1;
}
}
}
// stutzle-99, 7. str. skroz dolje, local pheromone update: (znaci, put koji mrav izabere gubi dio svojih feromona,
// na taj nacin poticemo istrazivanje novih puteva...
ukupniPut[mrav] = prijedeniPut[mrav].duljinaObilaska();
double ksi = 0.2;
double tau0 = 0.001;
int prosli = 1;
for (int i = 1; i < prijedeniPut[mrav].put.Count(); i++)
{
feromoni[prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka, prosli] = (1 - ksi) * (feromoni[prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka, prosli]) + ksi * tau0;
feromoni[prosli, prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka] = (1 - ksi) * (feromoni[prosli, prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka]) + ksi * tau0;
prosli = prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka;
}
}
// iteracija je zavrsila i trazimo najbolje rjesenje iz te iteracije, a zatim ga usporedujemo s najboljim koje do sada znamo
double ukupniPutIteracijskiMin = ukupniPut[0];
int indeksMin = 0;
for (int i = 1; i < brojMrava; i++)
{
if (ukupniPut[i] < ukupniPutIteracijskiMin)
{
ukupniPutIteracijskiMin = ukupniPut[i];
indeksMin = i;
}
}
if (ukupniPutIteracijskiMin < globalnaMinDuljina)
{
boljeRjesenjePrijeKoliko = 0;
globalniNajboljiPut = new Obilazak();
foreach (var vrh in prijedeniPut[indeksMin].put)
{
globalniNajboljiPut.dodajVrh(vrh);
}
globalnaMinDuljina = ukupniPutIteracijskiMin;
}
// azuriramo feromone samo po najboljem do sada poznatom rjesenju, za iteracijsko bi islo ovako nekako:
// double feromonskiDelta = 1 / ukupniPutIteracijskiMin;
// ... plus morale bi se promijeniti jos neke stvari malo nize
// u nekom od onih PDF-ova pise da je najbolje prvo azurirati najbolji iteracijski put a onda postepeno sve cesce samo globalni
// najbolji put... a inace je, ako biramo samo jedno od tog dvoje, bolje stalno azurirati samo globalni. za sada stoji tako,
// radi jednostavnosti.
double feromonskiDelta = (1 / globalnaMinDuljina) * parametarEvaporacije;
for (int i = 1; i <= brojVrhova; i++)
{
for (int j = 1; j <= brojVrhova; j++)
{
feromoni[i, j] *= 1 - parametarEvaporacije;
feromoni[j, i] *= 1 - parametarEvaporacije;
}
}
int prosli2 = 1;
for (int i = 1; i < globalniNajboljiPut.put.Count(); i++)
{
feromoni[globalniNajboljiPut.put[i].oznaka, prosli2] += feromonskiDelta;
feromoni[prosli2, globalniNajboljiPut.put[i].oznaka] += feromonskiDelta;
}
boljeRjesenjePrijeKoliko++;
if (kolikoIteracija < 0 && boljeRjesenjePrijeKoliko == Math.Abs(kolikoIteracija))
{
return(globalniNajboljiPut);
}
if (kolikoIteracija != 0)
{
brojIteracije++;
}
}
return(globalniNajboljiPut);
}
/**********************************************************************************************************************
* glavna funkcija, trazi najkrace rjesenje.
* vraca najbolje rjesenje koje je nasla.
* brojMrava je broj mrava koji u svakoj iteraciji idu konstruirati rjesenje.
* alfa i beta su parametri iz formule pomocu koje odredjujemo vjerojatnost odabira pojednog vrha kao iduceg;
* sto manji alfa, to veci efekt udaljenosti gradova. sto manji beta, to veci efekt feromonski tragova;
* parametarEvaporacije je izmedju 0 i 1. vrijednost 1 bi znacila da feromoni potpuno isparavaju nakon svake iteracije.
* kolikoIteracija je broj iteracija koje ce funkcija izvrsiti. ako je postavljen na nulu, broj iteracija je beskonacno;
* ako je postavljen na negativan broj, program se vrti sve dok -kolikoIteracija iteracija ne nadjemo bolje rjesenje.
*************************************************************************************************************************/
static Obilazak nadjiRjesenje(int brojMrava = 25, double alfa = 1, double beta = 2, double parametarEvaporacije = 0.2,
long kolikoIteracija = -100)
{
// ucitavanje testnih podataka
TestniPodaci podaci = new TestniPodaci(@"test\B-n34-k5.vrp");
int brojVrhova = podaci.brojVrhova;
Vrh[] vrhovi = new Vrh[brojVrhova+1];
double kapacitetVozila = podaci.kapacitetVozila;
for (int i = 0; i <= brojVrhova; ++i)
{
vrhovi[i] = podaci.vrhovi[i];
}
double gama = 2;
double lambda = 2;
double[,] feromoni = new double[brojVrhova + 1, brojVrhova + 1];
double[,] eta = new double[brojVrhova + 1, brojVrhova + 1];
//dodani parametri mi i ka, objasnjeno u dokumentu "improvedVRP"
double[,] mi = new double[brojVrhova + 1, brojVrhova + 1];
double[,] ka = new double[brojVrhova + 1, brojVrhova + 1];
double miMin = 0.2;
double miMax = 0.9;
/* svakom vrhu pridruzujemo listu 15 najblizih vrhova i spremamo te podatke u rjecnik
* najbliziVrhovi.
* za sad iskoristeno samo kod trazenja mogucih vrhova, vidi popunjavanje liste moguciVrhovi
*/
Dictionary<Vrh, List<Vrh>> najbliziVrhovi = new Dictionary<Vrh, List<Vrh>>();
foreach (var vrh in vrhovi)
{
najbliziVrhovi[vrh] = vrh.vratiNajblize(vrhovi.ToList(), 15);
}
for (int i = 0; i <= brojVrhova; i++)
{
for (int j = 0; j <= brojVrhova; j++)
{
feromoni[i, j] = 0.001;
feromoni[j, i] = 0.001;
eta[i, j] = 1 / (vrhovi[i].udaljenost(vrhovi[j], 0));
mi[i, j] = (vrhovi[i].udaljenost(vrhovi[1]) + vrhovi[1].udaljenost(vrhovi[j]) - vrhovi[i].udaljenost(vrhovi[j]))/100;
if(mi[i,j] < miMin) mi[i,j] = miMin;
if(mi[i,j] > miMax) mi[i,j] = miMax;
ka[i, j] = (vrhovi[i].potraznja + vrhovi[j].potraznja) / kapacitetVozila;
}
}
Random random = new Random();
int brojIteracije = 1;
int boljeRjesenjePrijeKoliko = 0;
Obilazak globalniNajboljiPut = new Obilazak();
double globalnaMinDuljina = 1000000;
// svaki prolazak kroz sljedecu petlju predstavlja jednu iteraciju algoritma
while (brojIteracije-1 < kolikoIteracija || kolikoIteracija < 0)
{
double[] ukupniPut = new double[brojMrava];
Obilazak[] prijedeniPut = new Obilazak[brojMrava];
// svaki prolazak kroz sljedecu petlju izvrsava posao jednog mrava
for (int mrav = 0; mrav < brojMrava; ++mrav)
{
List<Vrh> neposjeceniVrhovi = new List<Vrh>();
prijedeniPut[mrav] = new Obilazak();
int brojPotpunoSlucajnih = 0;
foreach (var vrh in vrhovi)
{
if (vrh.oznaka != 0) neposjeceniVrhovi.Add(vrh);
}
neposjeceniVrhovi.Remove(vrhovi[1]);
prijedeniPut[mrav].dodajVrh(vrhovi[1]); // vrhovi[1] = skladiste, odatle pocinje svaki obilazak
// slijedi konstrukcija kompletnog rjesenja... (to svaki mrav radi)
velikaPetlja: while (neposjeceniVrhovi.Count() > 0)
{
int brojPocetnogVrha = random.Next(0, neposjeceniVrhovi.Count());
Vrh pocetniVrh = neposjeceniVrhovi[brojPocetnogVrha];
Vrh prosliVrh = pocetniVrh;
double preostaliKapacitet = kapacitetVozila - prosliVrh.potraznja;
prijedeniPut[mrav].dodajVrh(pocetniVrh);
neposjeceniVrhovi.Remove(pocetniVrh);
while (true)
{
List<Vrh> moguciVrhovi = new List<Vrh>();
foreach (var vrh in neposjeceniVrhovi)
{
if (preostaliKapacitet - vrh.potraznja >= 0 && vrh.oznaka != prosliVrh.oznaka &&
najbliziVrhovi[prosliVrh].Contains(vrh))
moguciVrhovi.Add(vrh);
}
if (moguciVrhovi.Count() == 0)
{
foreach (var vrh in neposjeceniVrhovi)
{
if (preostaliKapacitet - vrh.potraznja >= 0 && vrh.oznaka != prosliVrh.oznaka)
moguciVrhovi.Add(vrh);
}
}
double qParametar = random.NextDouble();
double q = 0.6;
double q2 = 1 / ( ( brojPotpunoSlucajnih * 5 )/brojVrhova + 6);
// ako mrav vise ne moze prijeci ni u jedan vrh a da ne dostavi vise nego sto ima, krece opet iz skladista
if (moguciVrhovi.Count() == 0)
{
prijedeniPut[mrav].dodajVrh(vrhovi[1]);
goto velikaPetlja;
};
Vrh sljedeciVrh = null;
// imamo dva moguca nacina za izbor sljedeceg vrha, tj. po dvije razlicite formule
// (vidi ANT COLONY SYSTEM, npr. u stuzle-99) i slucajno biramo na koji cemo od ta dva nacina
// (za to sluze qParametar i q)
// UPDATE: dodan treci nacin: potpuno slucajan izbor! (za potrebe toga dodan parametar q2)
if (qParametar > q)
{
double r = random.NextDouble();
double[] vjerojatnosti = new double[brojVrhova + 1];
double[] rasponOd = new double[brojVrhova + 1];
double[] rasponDo = new double[brojVrhova + 1];
double suma = 0;
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
suma += (Math.Pow(feromoni[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], alfa) * Math.Pow(eta[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], beta))
* Math.Pow(mi[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], gama) * Math.Pow(ka[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], lambda);
}
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
vjerojatnosti[vrh.oznaka] =
(Math.Pow(feromoni[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], alfa) *
Math.Pow(eta[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], beta)) *
Math.Pow(mi[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], gama) *
Math.Pow(ka[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], lambda) / suma;
}
double rasponDoProsli = 0;
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
rasponOd[vrh.oznaka] = rasponDoProsli;
rasponDo[vrh.oznaka] = rasponOd[vrh.oznaka] + vjerojatnosti[vrh.oznaka];
rasponDoProsli = rasponDo[vrh.oznaka];
}
double randomDouble = random.NextDouble();
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
if (randomDouble >= rasponOd[vrh.oznaka] && randomDouble < rasponDo[vrh.oznaka])
{
sljedeciVrh = vrh;
break;
}
}
}
else if (qParametar > q2)
{
double najvecaVrijednost = 0;
foreach (var vrh in moguciVrhovi)
{
double vrijednostZaOvajVrh =
Math.Pow(feromoni[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], alfa) *
Math.Pow(eta[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], beta) *
Math.Pow(mi[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], gama) *
Math.Pow(ka[prosliVrh.oznaka, vrh.oznaka], lambda);
if (vrijednostZaOvajVrh >= najvecaVrijednost)
{
najvecaVrijednost = vrijednostZaOvajVrh;
sljedeciVrh = vrh;
}
}
}
else
{
brojPotpunoSlucajnih++;
int indeksSljedeceg = random.Next(0, moguciVrhovi.Count());
sljedeciVrh = moguciVrhovi[indeksSljedeceg];
}
preostaliKapacitet -= sljedeciVrh.potraznja;
prijedeniPut[mrav].dodajVrh(sljedeciVrh);
neposjeceniVrhovi.Remove(sljedeciVrh);
}
}
// mrav je konstruirao neko rjesenje, slijedi dosta agresivno i vremenski skupo lokalno pretrazivanje
// stavljeno je da se vrsi samo u svakoj desetoj iteraciji jer bi inace bilo jos puno sporije
// ako se zakomentira taj dio koda, ide puno brze, ali i rezultati su losiji
// EDIT: dodano da program pamti do sada poznata poboljsanja i onda ne pretrazuje ako smo za neki put vec prije vrsili
// dvaOpt ili triOpt... medutim, cini se da to ne ubrzava program (mozda nesto nije dobro napravljeno?)... ali ga ni ne
// usporava... znaci, to sad nije toliko bitno, prouciti kasnije.
if (brojIteracije % 10 == 9)
{
Obilazak ulazniObilazak = new Obilazak();
foreach (var vrh in prijedeniPut[mrav].put)
{
ulazniObilazak.dodajVrh(vrh);
}
int p = 1;
while (p == 1)
{
p = 0;
Obilazak mozdaBoljiPut1 = prijedeniPut[mrav].dvaOpt(kapacitetVozila, prijedeniPut[mrav].duljinaObilaska(), najbliziVrhovi);
if (mozdaBoljiPut1 != null)
{
p = 1;
prijedeniPut[mrav] = mozdaBoljiPut1;
}
}
}
// stutzle-99, 7. str. skroz dolje, local pheromone update: (znaci, put koji mrav izabere gubi dio svojih feromona,
// na taj nacin poticemo istrazivanje novih puteva...
ukupniPut[mrav] = prijedeniPut[mrav].duljinaObilaska();
double ksi = 0.2;
double tau0 = 0.001;
int prosli = 1;
for (int i = 1; i < prijedeniPut[mrav].put.Count(); i++)
{
feromoni[prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka, prosli] = (1 - ksi) * (feromoni[prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka, prosli]) + ksi*tau0;
feromoni[prosli, prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka] = (1 - ksi) * (feromoni[prosli, prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka]) + ksi * tau0;
prosli = prijedeniPut[mrav].put[i].oznaka;
}
}
// iteracija je zavrsila i trazimo najbolje rjesenje iz te iteracije, a zatim ga usporedujemo s najboljim koje do sada znamo
double ukupniPutIteracijskiMin = ukupniPut[0];
int indeksMin = 0;
for (int i = 1; i < brojMrava; i++)
{
if (ukupniPut[i] < ukupniPutIteracijskiMin)
{
ukupniPutIteracijskiMin = ukupniPut[i];
indeksMin = i;
}
}
if (ukupniPutIteracijskiMin < globalnaMinDuljina)
{
boljeRjesenjePrijeKoliko = 0;
globalniNajboljiPut = new Obilazak();
foreach (var vrh in prijedeniPut[indeksMin].put)
{
globalniNajboljiPut.dodajVrh(vrh);
}
globalnaMinDuljina = ukupniPutIteracijskiMin;
}
// azuriramo feromone samo po najboljem do sada poznatom rjesenju, za iteracijsko bi islo ovako nekako:
// double feromonskiDelta = 1 / ukupniPutIteracijskiMin;
// ... plus morale bi se promijeniti jos neke stvari malo nize
// u nekom od onih PDF-ova pise da je najbolje prvo azurirati najbolji iteracijski put a onda postepeno sve cesce samo globalni
// najbolji put... a inace je, ako biramo samo jedno od tog dvoje, bolje stalno azurirati samo globalni. za sada stoji tako,
// radi jednostavnosti.
double feromonskiDelta = (1 / globalnaMinDuljina) * parametarEvaporacije ;
for (int i = 1; i <= brojVrhova; i++)
{
for (int j = 1; j <= brojVrhova; j++)
{
feromoni[i, j] *= 1 - parametarEvaporacije;
feromoni[j, i] *= 1 - parametarEvaporacije;
}
}
int prosli2 = 1;
for (int i = 1; i < globalniNajboljiPut.put.Count(); i++)
{
feromoni[globalniNajboljiPut.put[i].oznaka, prosli2] += feromonskiDelta;
feromoni[prosli2, globalniNajboljiPut.put[i].oznaka] += feromonskiDelta;
}
boljeRjesenjePrijeKoliko++;
if (kolikoIteracija < 0 && boljeRjesenjePrijeKoliko == Math.Abs(kolikoIteracija)) return globalniNajboljiPut;
if (kolikoIteracija != 0) brojIteracije++;
}
return globalniNajboljiPut;
}
public Obilazak optimalniObilazak(string instanca, string optimalnoRjesenje)
{
TestniPodaci podaci = new TestniPodaci(instanca);
int brojVrhova = podaci.brojVrhova;
Vrh[] vrhovi = new Vrh[brojVrhova + 1];
double kapacitetVozila = podaci.kapacitetVozila;
for (int i = 0; i <= brojVrhova; ++i)
{
vrhovi[i] = podaci.vrhovi[i];
}
System.IO.StreamReader file = new System.IO.StreamReader(optimalnoRjesenje);
Obilazak optimalniObilazak = new Obilazak();
optimalniObilazak.dodajVrh(vrhovi[1]);
string redak = file.ReadLine();
while (redak != null)
{
string[] rijeciURedku = redak.Split(' ');
int kolikoRijeci = rijeciURedku.Count();
if (kolikoRijeci < 3) continue;
for (int i = 2; i < kolikoRijeci; ++i)
{
optimalniObilazak.dodajVrh(vrhovi[Convert.ToInt32(rijeciURedku[i]) + 1]);
}
optimalniObilazak.dodajVrh(vrhovi[1]);
}
file.Close();
return optimalniObilazak;
}