蚁群算法matlab代码

以下是一个基本的蚁群算法的 Matlab 代码示例：

% 初始化参数
num_ants = 50; % 蚂蚁数量
num_iterations = 200; % 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 = 0.5; % 信息素挥发因子
Q = 100; % 信息素增加强度系数
d = [0 2 4 3; 2 0 5 6; 4 5 0 8; 3 6 8 0]; % 距离矩阵
pheromone = ones(size(d)) / numel(d); % 初始信息素矩阵

% 初始化最优路径和最优路径长度
best_path = zeros(1, size(d, 1) + 1);
best_path_length = Inf;

% 蚁群算法主循环
for i = 1:num_iterations
    % 初始化每只蚂蚁的起点
    current_node = randi([1, size(d, 1)]);
    path = zeros(1, size(d, 1) + 1);
    path(1) = current_node;
    
    % 蚂蚁按概率选择下一个节点
    for j = 2:size(d, 1)
        % 计算每个节点的选择概率
        probabilities = pheromone(current_node, :) .^ alpha .* (1 ./ d(current_node, :)) .^ beta;
        probabilities(path(1:j-1)) = 0;
        probabilities = probabilities / sum(probabilities);
        
        % 根据概率选择下一个节点
        next_node = randsample(size(d, 1), 1, true, probabilities);
        path(j) = next_node;
        current_node = next_node;
    end
    
    % 计算当前路径长度
    path(end) = path(1);
    path_length = sum(d(sub2ind(size(d), path(1:end-1), path(2:end))));
    
    % 更新最优路径
    if path_length < best_path_length
        best_path = path;
        best_path_length = path_length;
    end
    
    % 更新信息素矩阵
    delta_pheromone = zeros(size(d));
    for j = 1:size(d, 1)
        for k = 1:size(d, 2)
            if any(sort([j, k]) == sort(path(1:2)))
                delta_pheromone(j, k) = Q / path_length;
            end
        end
    end
    pheromone = (1 - rho) * pheromone + delta_pheromone;
end

% 输出结果
fprintf('最优路径：%s\n', num2str(best_path));
fprintf('最优路径长度：%f\n', best_path_length);

这个代码实现了一个简单的蚁群算法，用于解决旅行商问题。其中，`num_ants` 表示蚂蚁数量，`num_iterations` 表示迭代次数，`alpha` 和 `beta` 分别表示信息素重要程度因子和启发函数重要程度因子，`rho` 表示信息素挥发因子，`Q` 表示信息素增加强度系数，`d` 表示节点距离矩阵，`pheromone` 表示初始信息素矩阵。在主循环中，每只蚂蚁都按照概率选择下一个节点，并计算当前路径长度。然后，根据路径长度更新最优路径和最优路径长度，并更新信息素矩阵。最后，输出结果。