Final fixes on ACO (#1339)
* Ant Colony Optimization * Updated code for Ant Colony
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18710230ab
commit
3abb98e9e8
@ -9,6 +9,7 @@
|
|||||||
<junit.version>4.12</junit.version>
|
<junit.version>4.12</junit.version>
|
||||||
<maven-compiler-plugin.version>3.6.0</maven-compiler-plugin.version>
|
<maven-compiler-plugin.version>3.6.0</maven-compiler-plugin.version>
|
||||||
<exec-maven-plugin.version>1.5.0</exec-maven-plugin.version>
|
<exec-maven-plugin.version>1.5.0</exec-maven-plugin.version>
|
||||||
|
<lombok.version>1.16.12</lombok.version>
|
||||||
</properties>
|
</properties>
|
||||||
|
|
||||||
<dependencies>
|
<dependencies>
|
||||||
@ -18,6 +19,12 @@
|
|||||||
<version>${junit.version}</version>
|
<version>${junit.version}</version>
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||||||
<scope>test</scope>
|
<scope>test</scope>
|
||||||
</dependency>
|
</dependency>
|
||||||
|
<dependency>
|
||||||
|
<groupId>org.projectlombok</groupId>
|
||||||
|
<artifactId>lombok</artifactId>
|
||||||
|
<version>${lombok.version}</version>
|
||||||
|
<scope>provided</scope>
|
||||||
|
</dependency>
|
||||||
</dependencies>
|
</dependencies>
|
||||||
|
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||||||
<build>
|
<build>
|
||||||
|
@ -9,13 +9,14 @@ import com.baeldung.algorithms.slope_one.SlopeOne;
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|||||||
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||||||
public class RunAlgorithm {
|
public class RunAlgorithm {
|
||||||
|
|
||||||
public static void main(String[] args) {
|
public static void main(String[] args) throws InstantiationException, IllegalAccessException {
|
||||||
Scanner in = new Scanner(System.in);
|
Scanner in = new Scanner(System.in);
|
||||||
System.out.println("Run algorithm:");
|
System.out.println("Run algorithm:");
|
||||||
System.out.println("1 - Simulated Annealing");
|
System.out.println("1 - Simulated Annealing");
|
||||||
System.out.println("2 - Slope One");
|
System.out.println("2 - Slope One");
|
||||||
System.out.println("3 - Simple Genetic Algorithm");
|
System.out.println("3 - Simple Genetic Algorithm");
|
||||||
System.out.println("4 - Ant Colony");
|
System.out.println("4 - Ant Colony");
|
||||||
|
System.out.println("5 - Dijkstra");
|
||||||
int decision = in.nextInt();
|
int decision = in.nextInt();
|
||||||
switch (decision) {
|
switch (decision) {
|
||||||
case 1:
|
case 1:
|
||||||
@ -33,6 +34,9 @@ public class RunAlgorithm {
|
|||||||
AntColonyOptimization antColony = new AntColonyOptimization(21);
|
AntColonyOptimization antColony = new AntColonyOptimization(21);
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||||||
antColony.startAntOptimization();
|
antColony.startAntOptimization();
|
||||||
break;
|
break;
|
||||||
|
case 5:
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|
System.out.println("Please run the DijkstraAlgorithmTest.");
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||||||
|
break;
|
||||||
default:
|
default:
|
||||||
System.out.println("Unknown option");
|
System.out.println("Unknown option");
|
||||||
break;
|
break;
|
@ -0,0 +1,203 @@
|
|||||||
|
package com.baeldung.algorithms.ga.ant_colony;
|
||||||
|
|
||||||
|
import java.util.ArrayList;
|
||||||
|
import java.util.Arrays;
|
||||||
|
import java.util.List;
|
||||||
|
import java.util.OptionalInt;
|
||||||
|
import java.util.Random;
|
||||||
|
import java.util.stream.IntStream;
|
||||||
|
|
||||||
|
public class AntColonyOptimization {
|
||||||
|
|
||||||
|
private double c = 1.0;
|
||||||
|
private double alpha = 1;
|
||||||
|
private double beta = 5;
|
||||||
|
private double evaporation = 0.5;
|
||||||
|
private double Q = 500;
|
||||||
|
private double antFactor = 0.8;
|
||||||
|
private double randomFactor = 0.01;
|
||||||
|
|
||||||
|
private int maxIterations = 1000;
|
||||||
|
|
||||||
|
private int numberOfCities;
|
||||||
|
private int numberOfAnts;
|
||||||
|
private double graph[][];
|
||||||
|
private double trails[][];
|
||||||
|
private List<Ant> ants = new ArrayList<>();
|
||||||
|
private Random random = new Random();
|
||||||
|
private double probabilities[];
|
||||||
|
|
||||||
|
private int currentIndex;
|
||||||
|
|
||||||
|
private int[] bestTourOrder;
|
||||||
|
private double bestTourLength;
|
||||||
|
|
||||||
|
public AntColonyOptimization(int noOfCities) {
|
||||||
|
graph = generateRandomMatrix(noOfCities);
|
||||||
|
numberOfCities = graph.length;
|
||||||
|
numberOfAnts = (int) (numberOfCities * antFactor);
|
||||||
|
|
||||||
|
trails = new double[numberOfCities][numberOfCities];
|
||||||
|
probabilities = new double[numberOfCities];
|
||||||
|
IntStream.range(0, numberOfAnts)
|
||||||
|
.forEach(i -> ants.add(new Ant(numberOfCities)));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* Generate initial solution
|
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|
*/
|
||||||
|
public double[][] generateRandomMatrix(int n) {
|
||||||
|
double[][] randomMatrix = new double[n][n];
|
||||||
|
IntStream.range(0, n)
|
||||||
|
.forEach(i -> IntStream.range(0, n)
|
||||||
|
.forEach(j -> randomMatrix[i][j] = Math.abs(random.nextInt(100) + 1)));
|
||||||
|
return randomMatrix;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* Perform ant optimization
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
public void startAntOptimization() {
|
||||||
|
IntStream.rangeClosed(1, 3)
|
||||||
|
.forEach(i -> {
|
||||||
|
System.out.println("Attempt #" + i);
|
||||||
|
solve();
|
||||||
|
});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* Use this method to run the main logic
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
public int[] solve() {
|
||||||
|
setupAnts();
|
||||||
|
clearTrails();
|
||||||
|
IntStream.range(0, maxIterations)
|
||||||
|
.forEach(i -> {
|
||||||
|
moveAnts();
|
||||||
|
updateTrails();
|
||||||
|
updateBest();
|
||||||
|
});
|
||||||
|
System.out.println("Best tour length: " + (bestTourLength - numberOfCities));
|
||||||
|
System.out.println("Best tour order: " + Arrays.toString(bestTourOrder));
|
||||||
|
return bestTourOrder.clone();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* Prepare ants for the simulation
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
private void setupAnts() {
|
||||||
|
IntStream.range(0, numberOfAnts)
|
||||||
|
.forEach(i -> {
|
||||||
|
ants.forEach(ant -> {
|
||||||
|
ant.clear();
|
||||||
|
ant.visitCity(-1, random.nextInt(numberOfCities));
|
||||||
|
});
|
||||||
|
});
|
||||||
|
currentIndex = 0;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* At each iteration, move ants
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
private void moveAnts() {
|
||||||
|
IntStream.range(currentIndex, numberOfCities - 1)
|
||||||
|
.forEach(i -> {
|
||||||
|
ants.forEach(ant -> ant.visitCity(currentIndex, selectNextCity(ant)));
|
||||||
|
currentIndex++;
|
||||||
|
});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* Select next city for each ant
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
private int selectNextCity(Ant ant) {
|
||||||
|
int t = random.nextInt(numberOfCities - currentIndex);
|
||||||
|
if (random.nextDouble() < randomFactor) {
|
||||||
|
OptionalInt cityIndex = IntStream.range(0, numberOfCities)
|
||||||
|
.filter(i -> i == t && !ant.visited(i))
|
||||||
|
.findFirst();
|
||||||
|
if (cityIndex.isPresent()) {
|
||||||
|
return cityIndex.getAsInt();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
calculateProbabilities(ant);
|
||||||
|
double r = random.nextDouble();
|
||||||
|
double total = 0;
|
||||||
|
for (int i = 0; i < numberOfCities; i++) {
|
||||||
|
total += probabilities[i];
|
||||||
|
if (total >= r) {
|
||||||
|
return i;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
throw new RuntimeException("There are no other cities");
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* Calculate the next city picks probabilites
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||||||
|
*/
|
||||||
|
public void calculateProbabilities(Ant ant) {
|
||||||
|
int i = ant.trail[currentIndex];
|
||||||
|
double pheromone = 0.0;
|
||||||
|
for (int l = 0; l < numberOfCities; l++) {
|
||||||
|
if (!ant.visited(l)) {
|
||||||
|
pheromone += Math.pow(trails[i][l], alpha) * Math.pow(1.0 / graph[i][l], beta);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
for (int j = 0; j < numberOfCities; j++) {
|
||||||
|
if (ant.visited(j)) {
|
||||||
|
probabilities[j] = 0.0;
|
||||||
|
} else {
|
||||||
|
double numerator = Math.pow(trails[i][j], alpha) * Math.pow(1.0 / graph[i][j], beta);
|
||||||
|
probabilities[j] = numerator / pheromone;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* Update trails that ants used
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
private void updateTrails() {
|
||||||
|
for (int i = 0; i < numberOfCities; i++) {
|
||||||
|
for (int j = 0; j < numberOfCities; j++) {
|
||||||
|
trails[i][j] *= evaporation;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
for (Ant a : ants) {
|
||||||
|
double contribution = Q / a.trailLength(graph);
|
||||||
|
for (int i = 0; i < numberOfCities - 1; i++) {
|
||||||
|
trails[a.trail[i]][a.trail[i + 1]] += contribution;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
trails[a.trail[numberOfCities - 1]][a.trail[0]] += contribution;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* Update the best solution
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
private void updateBest() {
|
||||||
|
if (bestTourOrder == null) {
|
||||||
|
bestTourOrder = ants.get(0).trail;
|
||||||
|
bestTourLength = ants.get(0)
|
||||||
|
.trailLength(graph);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
for (Ant a : ants) {
|
||||||
|
if (a.trailLength(graph) < bestTourLength) {
|
||||||
|
bestTourLength = a.trailLength(graph);
|
||||||
|
bestTourOrder = a.trail.clone();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* Clear trails after simulation
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
private void clearTrails() {
|
||||||
|
IntStream.range(0, numberOfCities)
|
||||||
|
.forEach(i -> {
|
||||||
|
IntStream.range(0, numberOfCities)
|
||||||
|
.forEach(j -> trails[i][j] = c);
|
||||||
|
});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
}
|
@ -1,4 +1,4 @@
|
|||||||
package com.baeldung.algorithms.dijkstra;
|
package com.baeldung.algorithms.ga.dijkstra;
|
||||||
|
|
||||||
import java.util.HashSet;
|
import java.util.HashSet;
|
||||||
import java.util.LinkedList;
|
import java.util.LinkedList;
|
@ -1,4 +1,4 @@
|
|||||||
package com.baeldung.algorithms.dijkstra;
|
package com.baeldung.algorithms.ga.dijkstra;
|
||||||
|
|
||||||
import java.util.HashSet;
|
import java.util.HashSet;
|
||||||
import java.util.Set;
|
import java.util.Set;
|
@ -1,4 +1,4 @@
|
|||||||
package com.baeldung.algorithms.dijkstra;
|
package com.baeldung.algorithms.ga.dijkstra;
|
||||||
|
|
||||||
import java.util.HashMap;
|
import java.util.HashMap;
|
||||||
import java.util.LinkedList;
|
import java.util.LinkedList;
|
@ -1,4 +1,4 @@
|
|||||||
package com.baeldung.algorithms;
|
package algorithms;
|
||||||
|
|
||||||
import org.junit.Assert;
|
import org.junit.Assert;
|
||||||
import org.junit.Test;
|
import org.junit.Test;
|
@ -1,4 +1,4 @@
|
|||||||
package com.baeldung.algorithms;
|
package algorithms;
|
||||||
|
|
||||||
import org.junit.Assert;
|
import org.junit.Assert;
|
||||||
import org.junit.Test;
|
import org.junit.Test;
|
@ -1,10 +1,11 @@
|
|||||||
package algorithms;
|
package algorithms;
|
||||||
|
|
||||||
import com.baeldung.algorithms.dijkstra.Dijkstra;
|
|
||||||
import com.baeldung.algorithms.dijkstra.Graph;
|
|
||||||
import com.baeldung.algorithms.dijkstra.Node;
|
|
||||||
import org.junit.Test;
|
import org.junit.Test;
|
||||||
|
|
||||||
|
import com.baeldung.algorithms.ga.dijkstra.Dijkstra;
|
||||||
|
import com.baeldung.algorithms.ga.dijkstra.Graph;
|
||||||
|
import com.baeldung.algorithms.ga.dijkstra.Node;
|
||||||
|
|
||||||
import java.util.Arrays;
|
import java.util.Arrays;
|
||||||
import java.util.List;
|
import java.util.List;
|
||||||
|
|
||||||
|
@ -1,4 +1,4 @@
|
|||||||
package com.baeldung.algorithms;
|
package algorithms;
|
||||||
|
|
||||||
import org.junit.Assert;
|
import org.junit.Assert;
|
||||||
import org.junit.Test;
|
import org.junit.Test;
|
@ -1,189 +0,0 @@
|
|||||||
package com.baeldung.algorithms.ga.ant_colony;
|
|
||||||
|
|
||||||
import java.util.ArrayList;
|
|
||||||
import java.util.Arrays;
|
|
||||||
import java.util.List;
|
|
||||||
import java.util.Random;
|
|
||||||
import java.util.stream.IntStream;
|
|
||||||
|
|
||||||
public class AntColonyOptimization {
|
|
||||||
|
|
||||||
private double c = 1.0;
|
|
||||||
private double alpha = 1;
|
|
||||||
private double beta = 5;
|
|
||||||
private double evaporation = 0.5;
|
|
||||||
private double Q = 500;
|
|
||||||
private double antFactor = 0.8;
|
|
||||||
private double randomFactor = 0.01;
|
|
||||||
|
|
||||||
private int maxIterations = 1000;
|
|
||||||
|
|
||||||
private int numberOfCities;
|
|
||||||
private int numberOfAnts;
|
|
||||||
private double graph[][];
|
|
||||||
private double trails[][];
|
|
||||||
private List<Ant> ants = new ArrayList<>();
|
|
||||||
private Random random = new Random();
|
|
||||||
private double probabilities[];
|
|
||||||
|
|
||||||
private int currentIndex;
|
|
||||||
|
|
||||||
private int[] bestTourOrder;
|
|
||||||
private double bestTourLength;
|
|
||||||
|
|
||||||
public AntColonyOptimization(int noOfCities) {
|
|
||||||
graph = generateRandomMatrix(noOfCities);
|
|
||||||
numberOfCities = graph.length;
|
|
||||||
numberOfAnts = (int) (numberOfCities * antFactor);
|
|
||||||
|
|
||||||
trails = new double[numberOfCities][numberOfCities];
|
|
||||||
probabilities = new double[numberOfCities];
|
|
||||||
IntStream.range(0, numberOfAnts).forEach(i -> ants.add(new Ant(numberOfCities)));
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/**
|
|
||||||
* Generate initial solution
|
|
||||||
*/
|
|
||||||
public double[][] generateRandomMatrix(int n) {
|
|
||||||
double[][] randomMatrix = new double[n][n];
|
|
||||||
IntStream.range(0, n)
|
|
||||||
.forEach(i -> IntStream.range(0, n)
|
|
||||||
.forEach(j -> randomMatrix[i][j] = Math.abs(random.nextInt(100) + 1)));
|
|
||||||
return randomMatrix;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/**
|
|
||||||
* Perform ant optimization
|
|
||||||
*/
|
|
||||||
public void startAntOptimization() {
|
|
||||||
IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(i -> {
|
|
||||||
System.out.println("Attempt #" + i);
|
|
||||||
solve();
|
|
||||||
});
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/**
|
|
||||||
* Use this method to run the main logic
|
|
||||||
*/
|
|
||||||
public int[] solve() {
|
|
||||||
setupAnts();
|
|
||||||
clearTrails();
|
|
||||||
IntStream.range(0, maxIterations).forEach(i -> {
|
|
||||||
moveAnts();
|
|
||||||
updateTrails();
|
|
||||||
updateBest();
|
|
||||||
});
|
|
||||||
System.out.println("Best tour length: " + (bestTourLength - numberOfCities));
|
|
||||||
System.out.println("Best tour order: " + Arrays.toString(bestTourOrder));
|
|
||||||
return bestTourOrder.clone();
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/**
|
|
||||||
* Prepare ants for the simulation
|
|
||||||
*/
|
|
||||||
private void setupAnts() {
|
|
||||||
IntStream.range(0, numberOfAnts).forEach(i -> {
|
|
||||||
ants.forEach(ant -> {
|
|
||||||
ant.clear();
|
|
||||||
ant.visitCity(-1, random.nextInt(numberOfCities));
|
|
||||||
});
|
|
||||||
});
|
|
||||||
currentIndex = 0;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/**
|
|
||||||
* At each iteration, move ants
|
|
||||||
*/
|
|
||||||
private void moveAnts() {
|
|
||||||
IntStream.range(currentIndex, numberOfCities - 1).forEach(i -> {
|
|
||||||
ants.forEach(ant -> ant.visitCity(currentIndex, selectNextCity(ant)));
|
|
||||||
currentIndex++;
|
|
||||||
});
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/**
|
|
||||||
* Select next city for each ant
|
|
||||||
*/
|
|
||||||
private int selectNextCity(Ant ant) {
|
|
||||||
int t = random.nextInt(numberOfCities - currentIndex);
|
|
||||||
if (random.nextDouble() < randomFactor) {
|
|
||||||
IntStream.range(0, numberOfCities).filter(i -> i == t && !ant.visited(i)).findFirst(); //TODO unused
|
|
||||||
}
|
|
||||||
calculateProbabilities(ant);
|
|
||||||
double r = random.nextDouble();
|
|
||||||
double total = 0;
|
|
||||||
for (int i = 0; i < numberOfCities; i++) {
|
|
||||||
total += probabilities[i];
|
|
||||||
if (total >= r) {
|
|
||||||
return i;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
throw new RuntimeException("There are no other cities");
|
|
||||||
}
|
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/**
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* Calculate the next city picks probabilites
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*/
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public void calculateProbabilities(Ant ant) {
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int i = ant.trail[currentIndex];
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double pheromone = 0.0;
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for (int l = 0; l < numberOfCities; l++) {
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if (!ant.visited(l)) {
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pheromone += Math.pow(trails[i][l], alpha) * Math.pow(1.0 / graph[i][l], beta);
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}
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}
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||||||
for (int j = 0; j < numberOfCities; j++) {
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||||||
if (ant.visited(j)) {
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||||||
probabilities[j] = 0.0;
|
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||||||
} else {
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double numerator = Math.pow(trails[i][j], alpha) * Math.pow(1.0 / graph[i][j], beta);
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probabilities[j] = numerator / pheromone;
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}
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}
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}
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||||||
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/**
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||||||
* Update trails that ants used
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*/
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private void updateTrails() {
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for (int i = 0; i < numberOfCities; i++) {
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||||||
for (int j = 0; j < numberOfCities; j++) {
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trails[i][j] *= evaporation;
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}
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||||||
}
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||||||
for (Ant a : ants) {
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double contribution = Q / a.trailLength(graph);
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||||||
for (int i = 0; i < numberOfCities - 1; i++) {
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||||||
trails[a.trail[i]][a.trail[i + 1]] += contribution;
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||||||
}
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||||||
trails[a.trail[numberOfCities - 1]][a.trail[0]] += contribution;
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}
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}
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||||||
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||||||
/**
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* Update the best solution
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*/
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private void updateBest() {
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if (bestTourOrder == null) {
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bestTourOrder = ants.get(0).trail;
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bestTourLength = ants.get(0).trailLength(graph);
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}
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||||||
for (Ant a : ants) {
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||||||
if (a.trailLength(graph) < bestTourLength) {
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||||||
bestTourLength = a.trailLength(graph);
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bestTourOrder = a.trail.clone();
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}
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}
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||||||
}
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||||||
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/**
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||||||
* Clear trails after simulation
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*/
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||||||
private void clearTrails() {
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IntStream.range(0, numberOfCities).forEach(i -> {
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IntStream.range(0, numberOfCities).forEach(j -> trails[i][j] = c);
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||||||
});
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||||||
}
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||||||
|
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||||||
}
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@ -1,4 +1,4 @@
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|||||||
package com.baeldung.primitiveconversions;
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package com.baeldung;
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||||||
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|
||||||
import org.junit.Test;
|
import org.junit.Test;
|
||||||
import static org.junit.Assert.*;
|
import static org.junit.Assert.*;
|
||||||
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