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1、实用标准function[R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%=========================================================================%%ACATSP.m%%AntColonyAlgorithmforTravelingSalesmanProblem%%ChengAihua,PLAInformationEngineeringUniversity,ZhengZhou,China%%E
2、mail:aihuacheng@gmail.com%%Allrightsreserved%%-------------------------------------------------------------------------%%主要符号说明%%Cn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文案大全实用标准%%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%%==============================
3、===========================================%%第一步：变量初始化n=size(C,1);%*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fori=1:nforj=1:nifi~=jD(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;elseD(i,j)=eps;end文案大全实用标准D(j,i)=D(i,j);endendEta=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
4、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=zeros(NC_max,1);%各代路线的平均长度whileNC<=NC_max%停止条件之一：达到最大迭代次数%%第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上Randpos=[];fori=1:(ceil(m/n))Randpos=[Randpos,randperm(n)];endTabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';文案大全实用标准%%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forj=2:
5、nfori=1:mvisited=Tabu(i,1:(j-1));%已访问的城市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;fork=1:niflength(find(visited==k))==0J(Jc)=k;Jc=Jc+1;endend%下面计算待选城市的概率分布fork=1:length(J)文案大全实用标准P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta);endP=P/(sum(P));%按概率原则选取下一个城市Pcum=cumsum(P);Sele
6、ct=find(Pcum>=rand);to_visit=J(Select(1));Tabu(i,j)=to_visit;endendifNC>=2Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:);end%%第四步：记录本次迭代最佳路线L=zeros(m,1);文案大全实用标准fori=1:mR=Tabu(i,:);forj=1:(n-1)L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1));endL(i)=L(i)+D(R(1),R(n));endL_best(NC)=min(L);pos=find(L==L_best(NC));R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:);L_av
7、e(NC)=mean(L);NC=NC+1%%第五步：更新信息素Delta_Tau=zeros(n,n);fori=1:mforj=1:(n-1)文案大全实用标准Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))=Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))+Q/L(i);endDelta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n
