蚁群算法matlab实现

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以下用matlab实现蚁群算法：

%蚂蚁算法test

%用产生的一个圆上的十个点来检验蚂蚁算法

clc

clear

%参数

alpha = 1 ; %信息素指数

beta = 5 ; %启发指数

rho = 0.5 ; %挥发系数

n = 16 ; %城市个数

k = 20 ; %迭代次数

m = n - 1 ; %蚂蚁只数，这里取比城市数目少一的蚂蚁只数

Q = 100 ;

bestr = inf ;

%产生一个圆上的十个点

x = zeros(1,n) ;

y = x ;

for i = 1 : (n/2)

x(i) = rand * 20 ;

y(i) = sqrt(100 - (x(i) - 10) ^ 2) + 10;

end

for i = (n/2 + 1) : n

x(i) = rand * 20 ;

y(i) = - sqrt(100 - (x(i) - 10) ^ 2) + 10;

end

plot(x,y,'.') ;

%计算距离

d = zeros(n,n) ;

for i = 1 : n

for j = 1 : n

d(i,j) = sqrt( ( x(i) - x(j) ) ^ 2 + ( y(i) - y(j) ) ^ 2) ;

end

temp = min(d) ;

dmin = temp(1) ;

tau = ones(n,n) ;

%tau = tau ./ (n * dmin) ; %初始化tau信息素矩阵

%开始迭代

for i = 1 : k

%初始化

visited = zeros(m,n) ; %用visited 来储存所有蚂蚁走过的城市 m×n 其中未到达的城市为0

visited(:,1) = (randperm(n,m))'; %将m只蚂蚁随机放在n座城市即产生一列1到n的随机数进行第一列数据的更新

for b = 2 : n %所有蚂蚁都走到第b个城市时

current = visited(:,(b-1)) ; %所有蚂蚁现在所在城市 m×1

allow = zeros(m,(n - b + 1)) ;

for a = 1 : m

j = 1 ;

for s = 1 : n

if length(find(visited(a,:) == s)) == 0

allow(a,j) = s ;

j = j + 1 ;

end

l = n-b+1 ;

for a = 1 : m %分析第a只蚂蚁

p = zeros(1,l) ;

for j = 1 : l %根据下式来选择下一个城市

p(j) = ( ( tau( current(a,1) , allow(a,j) ) ) ^ alpha ) * ( ( 1 / d( current(a,1) , allow(a,j) ) ) ^ beta ) ;

end

p = p ./ sum(p) ; %采用轮盘赌的方式

p = cumsum(p) ;

pick = rand ;

for c = 1 : l

if pick < p(c)

visited(a,b) = allow(a,c) ; %找到符合要求的城市并记入蚂蚁a的路径中

break ;

end

%计算每只蚂蚁所走的路径总长

L = zeros(1,m) ;

for a = 1 : m

t = d(visited(a,n),visited(a,1)) ;

for b = 1 : (n - 1)

t = t + d(visited(a,b),visited(a,(b + 1)));

end

L(a) = t ;

end

[newbestr,newbestant] = min(L) ; %寻本次迭代最短路径及其相应蚂蚁

if newbestr < bestr %到目前为止最优值的保存

bestr = newbestr ;

bestroad = visited(newbestant,:) ;

end

%离线更新信息素矩阵

%挥发

for a = 1 : m

tau(visited(a,n),visited(a,1)) = tau(visited(a,n),visited(a,1)) * (1 - rho) ;

for b = 1 : (n - 1)

tau(visited(a,b),visited(a,(b + 1))) = tau(visited(a,b),visited(a,(b + 1))) * (1 - rho) ;

end

%加强

tau(visited(newbestant,n),visited(newbestant,1)) = tau(visited(newbestant,n),visited(newbestant,1)) + Q / L(newbestant) ;

for b = 1 : (n - 1)

tau(visited(newbestant,b),visited(newbestant,(b + 1))) = tau(visited(newbestant,b),visited(newbestant,(b + 1))) + Q / L(newbestant) ;

end

bestr

bestx = zeros(1,n) ;

besty = zeros(1,n) ;

for i = 1 : n

bestx(i) = x(bestroad(i)) ;

besty(i) = y(bestroad(i)) ;

end

bestx = [bestx,bestx(1)] ;

besty = [besty,besty(1)] ;

plot(bestx,besty,'-') ;

巴特西

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