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1、欢迎访问GreenSim团队主页→http://blog.sina.com.cn/greensim邮箱：greensim@163.comTSP问题蚁群算法MATLAB源代码蚁群算法最早是用于求解TSP问题的，并获得极大成功，现已成为计算智能领域一个十分重要的算法和研究方向。本程序由GreenSim团队在2006年完成，按照标准蚁群算法进行编写，可以作为蚁群算法的一个参考模版。function[R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,
2、Rho,Q)%%=========================================================================%ACATSP.m%AntColonyAlgorithmforTravelingSalesmanProblem%GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序%欢迎访问GreenSim团队主页→http://blog.sina.com.cn/greensim%%------------------------------------------------------------------
3、-------%%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%%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(*,1);%*表示问题的规模（城市个数）*=zeros(n,n);%D表示完全
4、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;endD(j,i)=D(i,j);endendEta=1./D;%Eta为启发因子，这里设为距离的倒数第4页欢迎访问GreenSim团队主页→http://blog.sina.com.cn/greensim邮箱：greensim@163.comTau=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
5、_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))';%%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:nfori
6、=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)P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta);en**=*/(sum(P));%按概率原则选取下一个城市Pcum=cumsum(
7、P);Select=find(Pcum>=rand);to_visit=J(Select(1));Tabu(i,j)=to_visit;endendifNC>=2Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:);end第4页欢迎访问GreenSim团队主页→http://blog.sina.com.cn/greensim邮箱：greensim@163.com%%第四步：记录本次迭代最佳路线L=zeros(m,1);fori=1:mR=Tabu(i,:);forj=1:(n-1)L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1));endL(i)=L(i)+
8、D(R(1),R(n));endL_best(NC)=min(L);pos=find(L==L
