蚁群算法MATLAB源码

function[Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSPD,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q%%==================================================================%%ACATSP.m%%Ant ColonyAlgorithm forTraveling SalesmanProblem%%ChengAi hua,PLA informationEngi neering university,Zhengzhou,Chi na%%Emai1:ai huacheng@gmai1,com%%All rightsreserved%%----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------%%主要符号说明%%C n个城市的坐标，nX2的矩阵%%NC_max最大迭代次数%%m蚂蚁个数%%Alpha表征信息素重要程度的参数%%Beta表征启发式因子重要程度的参数%%Rho信息素蒸发系数%%Q信息素增加强度系数%%R_best各代最佳路线%%L_best各代最佳路线的长度%%L_ave各代路线的平均长度蹴第一步变量初始化n=sizeD,1;for i=l:nDi,i=eps;endEta=L/D;%Eta为启发因子，这里设为距离的倒数Tau=ones n,n;%Tau为信息素矩阵Tabu=zeros m,n;%存储并记录路径的生成NC=1;%迭代计数器R_best=zeros NC_max,n;%各代最佳路线L_best=inf.*ones NC_max,1各代最佳路线的长度L_ave=zerosNC max,1各代路线的平均长度while NC〈=NC_max/停止条件之一达到最大迭代次数淑第二步将m只蚂蚁放到n个城市上Randpos=[];for i=l:ceilm/nRandpos=[Randpos,randpermn];endTabu:,l=Randposl,;明第三步m只蚂蚁按概率函数选择下一座城市，完成各自的周游for j=2:n for i=l:m visited=Tabui,1:j-1;%已访问的城市J二zeros，n-j+1;外待访问的城市P二J；%待访问城市的选择概率分布Jc=l;for k=l:nif lengthfind visited==k二0JJc=k;Jc=Jc+1;end end%下面计算待选城市的概率分布for k=l:lengthJPk=Tauvisitedend,Jk Alpha*Etavisitedend,Jk Beta;%信息素-信息素系数*启发因子小启发因子系数endP=P/sumP;%按概率原则选取下一个城市Pcum=cumsumP;Seiec t=f indPcum=rand;to_visit=JSelect1;Tabui,j=to_visit;end endifNC=2Tabul,:=R_best NC-1,:;end%%第四步记录本次迭代最佳路线L=zeros m,1;for i=l:mR=Tabui,:;for j=l:n-lLi=Li+DRj,Rj+l;endLi=Li+DRl,Rn;endL bestNC=minL;pos=findL==L_bestNC;R bestNC,:=Tabuposl,:;LaveNC=mean L;NC=NC+1炮第五步更新信息素Delta Tau=zerosn,n;fori=l:mfor j=l:n-lDelta_TauTabui,j,Tabui,j+l=Delta_TauTabui,j,Tabu i,j+1+Q/L i;endDelta TauTabu i,n,Tabui,l=Delta_TauTabui,n,Tabui,1+Q/Li;endTau=l-Rho.*Tau+Delta_Tau;溉第六步禁忌表清零Tabu=zerosm,n;end胴第七步输出结果Pos=findL best-min Lbest;Shortest_Route=R_bestPos1,:Shortest_Length=L_bestPos1。