matlab蚁群算法代码（蚁群优化算法matlab代码）[20240424更新]

本篇文章给大家谈谈matlab蚁群算法代码，以及蚁群优化算法matlab代码对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、急求蚁群算法解决 VRPTW问题的matlab代码，最好是ACS或者MMAS的！
• 2、在MATLAB中用蚁群算法求解TSP问题，在经典的代码中有Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:)。不明白代码的目的。
• 3、自适应蚁群算法在MATLAB中怎么实现？我在网上看了些代码，不知道怎么定义函数的，求算法的具体步骤
• 4、基于蚁群算法的多旅游团路线设计的matlab代码

急求蚁群算法解决 VRPTW问题的matlab代码，最好是ACS或者MMAS的！

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)

%%=========================================================================

%% ACATSP.m

%% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem

%% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China

%% Email:aihuacheng@gmail.com

%% All rights reserved

%%-------------------------------------------------------------------------

%% 主要符号说明

%% C n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

%% 运行可能要很久，需要耐心等待

%%=========================================================================

n=length(C); %n 为市个数

for i=1:n %坐标矩阵转换为距离矩阵

for j=1:n

D(i,j)=sqrt((x(i,1)-x(j,1))^2+(x(i,2)-x(j,2))^2);

end

end

for i=1:n %Eta为启发因子，这里设为距离的倒数

for j=1:n %原文作者少考虑的当D=0是MATLAB提示出错

if i~=j

Eta(i,j)=1./D(i,j);

end

end

end

for i=1:n

Eta(i,i)=0;

end

Tau=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_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

while NC=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=[];

for i=1:(ceil(m/n))

Randpos=[Randpos,randperm(n)];

end

Tabu(:,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

for j=2:n

for i=1:m

visited=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;

for k=1:n

if length(find(visited==k))==0

J(Jc)=k;

Jc=Jc+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);

Select=find(Pcum=rand);

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);

for i=1:m

R=Tabu(i,:);

for j=1:(n-1)

L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1));

end

L(i)=L(i)+D(R(1),R(n));

end

L_best(NC)=min(L);

pos=find(L==L_best(NC));

R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:);

L_ave(NC)=mean(L);

NC=NC+1;

%%第五步：更新信息素

Delta_Tau=zeros(n,n);

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);

end

Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))+Q/L(i);

end

Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;

%%第六步：禁忌表清零

Tabu=zeros(m,n);

end

%%第七步：输出结果

Pos=find(L_best==min(L_best));

Shortest_Route=R_best(Pos(1),:);

Shortest_Length=L_best(Pos(1));

DrawRoute(C,Shortest_Route) %调用函数绘图

在MATLAB中用蚁群算法求解TSP问题，在经典的代码中有Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:)。不明白代码的目的。

正在做。我是这样理解的：

if NC = 2

Tabu(1,:) = R_best(NC-1,:);

%把上一次迭代中最佳路线经历的城市放到本次Tabu的第一行

%相当是加了一个约束条件,如果本次迭代的情况不好,至少不会按照不好的最优解去更新信息素,让下次的情况更差

end

自适应蚁群算法在MATLAB中怎么实现？我在网上看了些代码，不知道怎么定义函数的，求算法的具体步骤

首先确定xyz的范围，比如说xyz都是从1到10，那么

[x,y,z]=meshgrid(1:10);

这时x，y，z都是3维矩阵，因此后面无法进行乘法运算是吧。因此函数没法写。你是这个地方卡住了是吧？？？

可以这样解决：

x=x(:);y=y(:);z=z(:);这样将xyz变成向量。就可以像平时一样定义函数了。

基于蚁群算法的多旅游团路线设计的matlab代码

n个城市，编号为1---n

for循环的次数是蚂蚁重复城市的次数，比如5个蚂蚁放到4个城市，需要重复两遍才能放完蚂蚁，每次循环产生n个1---n的随机数,相当于随机n个城市，产生城市序列

循环结束

Tabu一句表示将m个蚂蚁随机，每个蚂蚁放到前面产生的城市序列中，每个蚂蚁一个城市，需要m个，所以提取前面1：m个序列

'表示转置，没有多大用处，可能参与后面的计算方便。

我感觉如果m,n很大的话，你这样做会产生很大的浪费，计算很多的随机数，这样的话更好，一句就得：(如果变量Randpos后面没有用到的话，如果用到了，还要用你的程序)

Tabu=ceil(n*rand(1,m))'

matlab蚁群算法代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于蚁群优化算法matlab代码、matlab蚁群算法代码的信息别忘了在本站进行查找喔。