蚁群算法TSP问题matlab源代码.doc
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1、精品文档,仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除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% All rights reserved%-% 主要符号说明
2、% C n个城市的坐标,n2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:nfor j=1:nif i=jD(i,j)=(C(i,1)-C(j,1)2+(C(i,2)-C(j,2)2)0.5;elseD(i,j)=eps;endD(j,i)=D(
3、i,j);endendEta=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while NC=rand);to_visit=J(Select(1);Tabu(i,j)=to_visit;endendif NC=2Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:);end%第四步
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