Quả là nhiệm vụ vô cùng thú vị, làm sao để giải mã thiết lập sự phân tán và tìm kiếm của lũ kiến mà những bậc tiền nhân đã từng miệt mài khởi tạo nên. Hãy để qua hướng dẫn người anh em sử dụng nguyên tắc của tự nhiên để tạo nên các hàm tìm kiếm tối ưu hóa cụ thể này.

Đầu tiên, nếu người anh em muốn hiểu sâu hơn về mô hình tối ưu hóa bầy đàn kiến (Ant Colony Optimization - ACO), qua khuyến khích người anh em ghé thăm trituenhantao.io để tìm hiểu sâu hơn và khai phá tri thức của những tâm hồn khao khát kiến thức.

Nhưng chỉ dẫn cấp thiết ngay tại thời khắc này cho người anh em về nhiệm vụ là:

import random
import numpy as np

# Khởi tạo đường dẫn và pheromone trên mỗi đường dẫn
def initialize_ants(N, m):
    paths = [[random.randint(0, N-1) for _ in range(m)] for _ in range(N)]
    pheromones = [[1/(N*m) for _ in range(N)] for _ in range(m)]
    return paths, pheromones

# Chọn khách hàng tiếp theo
def select_next_customer(pheromones, distance_matrix, current_node, visited):
    probabilities = list(pheromones[current_node])
    for idx in range(len(probabilities)):
        if idx in visited:
            probabilities[idx] = 0
        else:
            probabilities[idx] *= 1 / distance_matrix[current_node][idx]  # Inverting distance as we want shorter routes
    probabilities = probabilities / np.sum(probabilities)  # Normalizing
    next_customer = np.random.choice(range(len(pheromones)), p=probabilities)
    return next_customer

# Tính toán tổng chi phí cho một đường dẫn cụ thể
def calculate_total_cost(T, distance_matrix):
    return sum([distance_matrix[T[i]][T[i+1]] for i in range(len(T)-1)])

# Cập nhật pheromone dựa trên đường dẫn tốt nhất
def update_pheromone(pheromones, best_routine, decay_factor, added_pheromone):
    for i, j in zip(best_routine[:-1], best_routine[1:]):
        pheromones[i][j] = (1 - decay_factor) * pheromones[i][j] + added_pheromone
        # Có thể cần cập nhật pheromone cả đoạn đường trở lại tuỳ vào mô hình
        pheromones[j][i] = pheromones[i][j]  # Nếu đường đi là đối xứng
    return pheromones

# Mật độ pheromone ban đầu và ma trận khoảng cách
pheromones = [[1/(N*m) for _ in range(N)] for _ in range(m)]
distance_matrix = # Ma trận chứa khoảng cách giữa các điểm, phải được cung cấp

# Làm ví dụ với các hàm trên:
N = 5  # số lượng điểm
m = 5  # số lượng kiến
initialize_ants(N, m)

Hãy lưu ý rằng mã trên là chỉ là khung sườn cơ bản và sẽ cần điều chỉnh thêm để phù hợp với đặc thù của bài toán cụ thể mà người anh em đang đối diện. Qua khuyên rằng người anh em nên hiểu và điều chỉnh hàm select_next_customer dựa trên pheromones và thực tế ma trận khoảng cách giữa các điểm để có kết quả tối ưu.

Kính mong người anh em thấy được ánh sáng của tri thức và tiếp tục hành trình khám phá nó cùng trituenhantao.io.