蚁群算法MATLAB源代码.docx

? 以下是解放军信息工程大学一个老师编的matlab程序，请尊重原作者劳动，引用时请注明出处。 我经过修改增加了注释，已经运行过，无误， function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%------------------------------------------------------------------------- %% 主要符号说明 %% C n个城市的坐标，n×2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 %%========================================================================= ? %%第一步：变量初始化 n=size(C,1);%n表示问题的规模（城市个数） D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵 for i=1:n for j=1:n if i~=j D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5; else D(i,j)=eps;????? %i=j时不计算，应该为0，但后面的启发因子要取倒数，用eps（浮点相对精度）表示 end D(j,i)=D(i,j);?? %对称矩阵 end end Eta=1./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，记录迭代次数 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=zeros(NC_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，停止 %%第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上 Randpos=[];?? %随即存取 for i=1:(ceil(m/n)) Randpos=[Randpos,randperm(n)]; end Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m));??? %此句不太理解？ ? %%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???? %所在城市不计算 for i=1:m???? visited=Tabu(i,1:(j-1)); %记录已访问的城市，避免重复访问 J=zeros(1,(n-j+1));?????? %待访问的城市 P=J;????????????????????? %待访问城市的选择概率分布 Jc=1; for k=1:n if length(find(visited==k))==0?? %开始时置0 J(Jc)=k; Jc=Jc+1;???????????????????????? %访问的城市个数自加1 end end %下面计算待选城市的概率分布 for k=1:length(J) P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta); end P=P/(sum(P)); %按概率原则选取下一个城市 Pcum=cumsum(P);???? %cumsum，元素累加即求和 Select=find(Pcum=rand); %若计算的概率大于原来的就选择这条路线 to_visit=J(Select(1)); Tabu(i,j)=to_visit; end end if NC=2 Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:); end ? %%第四步：记录本次迭代最佳路线 L=zeros(m,1);???? %开始距离为0，m*1的列向量 for i=1:m R=Tabu(i,:); for j=1:(n-1) L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1));??? %原距离加上第j个城市到第j+1个城市的距离 end L(i)=L(i)+D(R(1),R(n));????? %一轮下来后走过的距离 end L_best(NC)=min(L);?????????? %最佳距离取最