实例介绍
【实例简介】蚁群算法的MATLAB实现,可用于求解TSP问题
【实例截图】
【核心代码】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=[]; %随机存取
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); %最佳距离取最小
pos=find(L==L_best(NC));
R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:); %此轮迭代后的最佳路线
L_ave(NC)=mean(L); %此轮迭代后的平均距离
NC=NC 1; %迭代继续
%%第五步:更新信息素
Delta_Tau=zeros(n,n); %开始时信息素为n*n的0矩阵
for i=1:m
for j=1:(n-1)
Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j 1))=Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j 1)) Q/L(i);
%此次循环在路径(i,j)上的信息素增量
end
Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1)) Q/L(i);
%此次循环在整个路径上的信息素增量
end
Tau=(1-Rho).*Tau Delta_Tau; %考虑信息素挥发,更新后的信息素
%%第六步:禁忌表清零
Tabu=zeros(m,n); %%直到最大迭代次数
end
【实例截图】

【核心代码】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=[]; %随机存取
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); %最佳距离取最小
pos=find(L==L_best(NC));
R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:); %此轮迭代后的最佳路线
L_ave(NC)=mean(L); %此轮迭代后的平均距离
NC=NC 1; %迭代继续
%%第五步:更新信息素
Delta_Tau=zeros(n,n); %开始时信息素为n*n的0矩阵
for i=1:m
for j=1:(n-1)
Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j 1))=Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j 1)) Q/L(i);
%此次循环在路径(i,j)上的信息素增量
end
Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1)) Q/L(i);
%此次循环在整个路径上的信息素增量
end
Tau=(1-Rho).*Tau Delta_Tau; %考虑信息素挥发,更新后的信息素
%%第六步:禁忌表清零
Tabu=zeros(m,n); %%直到最大迭代次数
end
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