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基于matlab的蚂蚁算法例子%蚁周模型,解决TSP问题 function AS() %clc %初始化 format short; n=6; %n 城市数目 m=30; %m 蚂蚁数量 Nmax=100;%最大循环次数 %d(i,j) 城市i,j之间的距离,d is a n*n matrix d=inf,1,inf,inf,8,inf;1,inf,8,inf,4,5;inf,8,inf,3,6,7;inf,inf,3,inf,inf,10;8,4,6,inf,inf,9;inf,5,7,10,9,inf; y=zeros(n,n);%y(i,j)=1/d(i,j) 在TSP问题中,启发信息 for i=1:n for j=1:n y(i,j)=1/d(i,j); end end e=1;%信息启发因子 f=1;%期望启发因子 Q=20;% S=ones(n,n);%(i,j)路段初始化起始信息素 for i=1:n for j=1:n if d(i,j)=inf S(i,i)=0; end end end S1=zeros(n,n);%(i,j)路段信息素增量 s=zeros(n,n,m);%s(i,j,k) 蚂蚁k在路径i,j上残留的信息素 notallowed=ones(m,n);%禁忌表,0表示已经访问过 a=zeros(m,n);%蚂蚁循环一次的路径 for k=1:m a(k,1)=1+round(rand*(n-1);%将蚂蚁随机放到n个城市上 end for k=1:m % 将初始城市放入禁忌表中 notallowed(k,a(k,1)=0; end for N=1:Nmax %N 循环次数 t=2; L=zeros(1,m); while t=n %重复直至禁忌表满为止 for k=1:m %计算蚂蚁k转移的概率 i=a(k,t-1); p=zeros(1,n);%p(j)蚂蚁k选择路径i,j的概率 for j=1:n if notallowed(k,j)=0 u=(S(i,j)e)*(y(i,j)f); v=0; for w=1:n v=v+(S(i,w)e)*(y(i,w)f)*notallowed(k,w); end if v=0 p(j)=u/v; end end end pk,j=max(p); notallowed(k,j)=0; L(k)=L(k)+d(i,j); a(k,t)=j; end t=t+1; end for k=1:m L(k)=L(k)+d(a(k,n),a(k,1); end %一次循环结束,回到起始位置 %更新 for k=1:m for i=1:n-1 s(a(k,i),a(k,i+1),k)=Q/L(k); end s(a(k,n),a(k,1),k)=Q/L(k); end for i=1:n for j=1:n if d(i,j)=inf for k=1:m S1(i,j)=S1(i,j)+s(i,j,k); end end end end for i=1:n for j=1:n if d(i,j)=inf S(i,j)=(1-rand)*S(i,j)+S1(i,j); end end end for k=1:m %将禁忌表中除起始城市,全都置为未访问 for t=1:n if t=a(k,1) notallowed(k,t)=1; end end end S1=zeros(n,n);%(i,j)路段信息素增量清零 s=zeros(n,n,m);%s(i,j,k) 蚂蚁k在路径i,j上残留的信息素清零 end %循环最大次数结
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