蚁群算法matlab代码

以下是蚁群算法的 MATLAB 代码示例：

% 蚁群算法示例
% 问题：求解函数 f(x) = x^2 在区间 [0,1] 上的最小值

% 参数设置
antNum = 50;   % 蚂蚁数量
iterNum = 100; % 迭代次数
alpha = 1;     % 信息素重要程度因子
beta = 5;      % 启发函数重要程度因子
rho = 0.1;     % 信息素挥发因子
Q = 1;         % 常系数
L = 100;       % 初始化信息素强度

% 初始化
x = rand(antNum,1); % 随机初始化蚂蚁位置
bestx = x(1);       % 记录最佳位置
bestf = f(bestx);   % 记录最佳函数值
tau = ones(100,1)*L; % 初始化信息素强度

% 迭代寻优
for iter = 1:iterNum
    % 蚂蚁移动
    for k = 1:antNum
        % 计算启发信息
        p = tau.^alpha .* (1./f(x(k))).^beta;
        p = p/sum(p);
        % 轮盘赌选择下一步位置
        next = roulette(p);
        x(k) = x(k) + next/100;
    end
    % 更新信息素
    deltaTau = zeros(100,1);
    for k = 1:antNum
        deltaTau(round(x(k)*100)) = deltaTau(round(x(k)*100)) + Q/f(x(k));
    end
    tau = (1-rho)*tau + deltaTau;
    % 更新最优解
    [tmp,index] = min(f(x));
    if tmp<bestf
        bestf = tmp;
        bestx = x(index);
    end
end

% 显示结果
fprintf('最小值点：x = %f\n',bestx);
fprintf('最小值：f(x) = %f\n',bestf);

% 目标函数
function y = f(x)
    y = x.^2;
end

% 轮盘赌选择函数
function x = roulette(p)
    r = rand;
    c = cumsum(p);
    x = find(r<=c,1,'first') - 1;
end

此代码实现了求解函数 f(x) = x^2 在区间 [0,1] 上的最小值的蚁群算法。其中，蚂蚁数量为 50，迭代次数为 100，信息素重要程度因子 alpha 为 1，启发函数重要程度因子 beta 为 5，信息素挥发因子 rho 为 0.1，常系数 Q 为 1，信息素强度 L 为 100。在每次迭代中，蚂蚁根据当前位置和信息素强度选择下一步的位置，然后更新信息素强度，最后更新最优解。