2022年蚁群算法解决TSP问题的MATLAB程序 .pdf
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1、蚁群算法TSP(旅行商问题 )通用 matlab 程序function R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %= % ACA TSP.m % Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem % ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China % Email: % All rights reserved %- % 主要符号
2、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
3、; end D(j,i)=D(i,j); end end 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;% 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名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - -
4、- 第 1 页,共 5 页 - - - - - - - - - while NC=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,:); 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 5 页 - - - - - - - - - for
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