以上代码还是不完整,请用matlab编写完整的用蚁群算法解决多旅行商问题的代码

时间: 2023-03-06 20:57:56 浏览: 90
以下是使用蚁群算法解决多旅行商问题的完整 MATLAB 代码。其中,我们使用了蚁群算法中的基本公式来更新信息素和蚂蚁的选择概率,并使用迭代优化来不断寻找最优解。 ```matlab % 定义问题参数 num_cities = 10; % 城市数量 num_ants = 20; % 蚂蚁数量 num_iterations = 100; % 迭代次数 Q = 100; % 信息素增加强度 rho = 0.1; % 信息素挥发强度 alpha = 1; % 信息素重要程度 beta = 5; % 启发函数重要程度 tau0 = 10 * (1 / num_cities); % 初始信息素强度 distance_matrix = rand(num_cities); % 城市间距离矩阵 % 初始化信息素和蚂蚁位置 tau = tau0 * ones(num_cities, num_cities); best_tour_length = Inf; best_tour = []; for i = 1:num_iterations % 初始化蚂蚁位置和已访问城市 ant_tours = zeros(num_ants, num_cities); ant_tours_lengths = Inf(num_ants, 1); unvisited_cities = 1:num_cities; % 让每只蚂蚁进行巡逻 for j = 1:num_ants current_city = randi(num_cities); ant_tours(j, 1) = current_city; unvisited_cities(current_city) = []; for k = 2:num_cities % 计算当前城市和未访问城市之间的信息素和启发值 p = tau(current_city, unvisited_cities).^alpha .* (1 ./ distance_matrix(current_city, unvisited_cities)).^beta; p = p / sum(p); % 用轮盘赌选择下一个城市 cum_prob = cumsum(p); r = rand(); next_city_idx = find(cum_prob >= r, 1); next_city = unvisited_cities(next_city_idx); % 更新蚂蚁位置和已访问城市 ant_tours(j, k) = next_city; unvisited_cities(next_city_idx) = []; current_city = next_city; end % 计算蚂蚁路径长度 tour_length = 0; for k = 1:num_cities-1 tour_length = tour_length + distance_matrix(ant_tours(j,k), ant_tours(j,k+1)); end tour_length = tour_length + distance_matrix(ant_tours(j,num_cities), ant_tours(j,1)); ant_tours_lengths(j) = tour_length; % 更新最优路径 if tour_length < best_tour_length best_tour_length = tour_length; best_tour = ant_tours(j, :); end end % 更新信息素 delta_tau = zeros(num_cities, num_cities); for j = 1:num_ants

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