人工蜂群算法解决tsp问题MATLAB代码

以下是一个简单的人工蜂群算法解决TSP问题的MATLAB代码：

% TSP问题的距离矩阵
dist = [...];

% 初始化参数
max_iter = 100;    % 迭代次数
n_bees = 20;       % 蜜蜂个数
n_sites = n_bees;  % 蜜蜂的任务数（采食点数）
n_elite = 5;       % 精英蜜蜂的数量
n_scouts = 5;      % 侦查蜂的数量
limit = 10;        % 收获限制
best_solution = Inf;
best_solution_iter = 0;

% 初始化蜜蜂群体
sites = randperm(size(dist,1),n_sites);  % 采食点的编号
solutions = zeros(n_bees,n_sites);      % 蜜蜂的解
for i=1:n_bees
    solutions(i,:) = sites(randperm(n_sites));
end

% 开始迭代
for iter=1:max_iter

    % 计算每个蜜蜂的解的适应度
    fitness = zeros(n_bees,1);
    for i=1:n_bees
        path = [solutions(i,:), solutions(i,1)];
        distance = 0;
        for j=1:n_sites
            distance = distance + dist(path(j),path(j+1));
        end
        fitness(i) = 1/distance;
        if distance < best_solution
            best_solution = distance;
            best_solution_iter = iter;
        end
    end
    
    % 精英蜜蜂阶段
    [~,elite_indices] = sort(fitness,'descend');
    elite_solutions = solutions(elite_indices(1:n_elite),:);
    
    % 跳舞蜂阶段
    for i=1:n_bees
        % 选择一个领舞蜂
        dance_bee = randi(n_elite);
        % 选择一个要更新的采食点
        site = randi(n_sites);
        % 生成新的解
        new_solution = elite_solutions(dance_bee,:);
        % 通过交换两个采食点更新解
        neighbor = mod(site,[n_sites,1])+1;
        new_solution([site,neighbor]) = new_solution([neighbor,site]);
        % 更新蜜蜂的解
        solutions(i,:) = new_solution;
    end
    
    % 侦查蜂阶段
    scouts = randperm(n_scouts);
    for i=1:n_scouts
        % 随机选择一个采食点
        site = randi(n_sites);
        % 随机重新分配这个采食点到另一个蜜蜂
        bee = randi(n_bees);
        new_solution = solutions(bee,:);
        new_site = randi(n_sites);
        new_solution([site,new_site]) = new_solution([new_site,site]);
        % 更新蜜蜂的解
        solutions(bee,:) = new_solution;
    end
    
    % 收获限制
    if iter - best_solution_iter > limit
        % 重新初始化蜜蜂群体
        sites = randperm(size(dist,1),n_sites);
        solutions = zeros(n_bees,n_sites);
        for i=1:n_bees
            solutions(i,:) = sites(randperm(n_sites));
        end
    end
    
    % 输出当前最优解
    disp(['Iteration ',num2str(iter),': Best solution = ',num2str(best_solution)]);
end

该代码使用随机生成的初始解，然后对每个蜜蜂的解进行评估，并根据适应度值选择精英蜜蜂。在跳舞蜂阶段，每个蜜蜂选择一个领舞蜂，并随机选择一个采食点来更新其解。在侦查蜂阶段，随机选择一个采食点，并将其重新分配给另一个蜜蜂。如果最优解在一段时间内没有得到改善，将重新初始化蜜蜂群体以避免陷入局部最优解。