蚁群算法不回原点的代码matlab

蚁群算法是一种模拟蚂蚁在寻找食物时的行为进行优化的算法。通常应用于求解最短路径、旅行商问题等。其中，蚁群算法不回原点的代码实现需要考虑如何设定路径的起点和终点，以及如何更新信息素等问题。下面给出一个简单的蚁群算法不回原点的Matlab代码供你参考：

clc;
clear;
close all;
% 初始化参数
m=100;% 蚂蚁数量
n=20;% 城市数量
a=1;% alpha
b=2;% beta
q=10;% 信息素常数
rho=0.5;% 信息素挥发常数
eta=1./dist;% 启发函数
tau=zeros(n,n);% 信息素矩阵
best=zeros(1,2000);% 存储最优解
best(1)=inf;
% 迭代寻找最优解
for t=1:2000 % 迭代次数
    % 初始化蚂蚁位置和路径长度
    x=randi([1,n],1,m);% 随机分配城市
    L=zeros(1,m);
    % 蚂蚁按照信息素浓度和启发函数计算概率选择下一个城市
    for i=2:n
        for j=1:m
            tabu=x(j,1:i-1);% 禁忌表
            allow=setdiff(1:n,tabu);% 允许访问的城市集合
            p=tau(tabu(end),allow).^a.*eta(tabu(end),allow).^b;
            p=p/sum(p);
            x(j,i)=randsample(allow,1,true,p);
            L(j)=L(j)+dist(x(j,i-1),x(j,i));% 计算路径长度
        end
    end
    % 更新信息素矩阵
    delta_tau=zeros(n,n);
    for i=1:m
        for j=1:n-1
            delta_tau(x(i,j),x(i,j+1))=delta_tau(x(i,j),x(i,j+1))+q/L(i);
        end
        delta_tau(x(i,end),x(i,1))=delta_tau(x(i,end),x(i,1))+q/L(i);
    end
    tau=(1-rho)*tau+delta_tau;% 更新信息素矩阵
    % 存储最优解
    [Lmin,index]=min(L);
    if Lmin<best(t)
        best(t)=Lmin;
        path=x(index,:);
    else
        best(t)=best(t-1);
    end
end

% 输出结果
fprintf('最短路径长度为：%f\n',best(end));
fprintf('最短路径为：');
for i=1:n-1
    fprintf('%d-->',path(i));
end
fprintf('%d\n',path(n));