[带精英策略的蚂蚁系统.docVIP

用蚁群算法解决TSP问题 function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%------------------------------------------------------------------------- %% 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 %%========================================================================= %%第一步：变量初始化 C=[41 94;37 84;54 67;25 62; 7 64;2 99;68 58;71 44; 54 62; 83 69;64 60;18 54; 22 60;83 46;91 38;25 38; 24 42;58 69;71 71;74 78; 87 76;18 40;13 40;82 7; 62 32;58 35;45 21;41 26; 44 35;4 50]; Alpha=1; Beta=5; Q=100; Rho=0.1; n=size(C,1);%n表示问题的规模（城市个数） D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵 for i=1:n for j=1:n if i~=j D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5; else D(i,j)=eps; %i=j时不计算，应该为0，但后面的启发因子要取倒数，用eps（浮点相对精度）表示 end D(j,i)=D(i,j); %对称矩阵 end end m=90; Eta=1./D; %Eta为启发因子，这里设为距离的倒数 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; NC_max =100; %迭代计数器，记录迭代次数 %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，停止 %%第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上 Randpos=[]; %随即存取 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 visited=[]; J=[]; 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 P=[]; Pcum=[]; 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_bes