运用蚁群算法的matlab程序

以下是一个使用蚁群算法解决一元二次方程的Matlab程序的例子：

% 定义目标函数
function y = fun(x)
y = x^2 - 3*x + 4;

% 初始化参数
m = 10; % 蚂蚁数量
n = 100; % 迭代次数
alpha = 1; % 信息素重要程度因子
beta = 5; % 启发式因子
rho = 0.1; % 信息素挥发因子
Q = 1; % 常量因子
L = 1; % 信息素初始值
x = zeros(1, m); % 蚂蚁位置
tau = L * ones(1, m); % 信息素矩阵

% 开始迭代
for t = 1:n
    % 每只蚂蚁选择下一个位置
    for i = 1:m
        % 计算概率
        p = (tau.^alpha) .* ((1./fun(x)).^beta);
        p = p / sum(p);
        % 选择下一个位置
        x(i) = find(rand <= cumsum(p), 1, 'first');
    end
    % 更新信息素
    delta_tau = zeros(1, m);
    for i = 1:m
        delta_tau(i) = Q / fun(x(i));
    end
    tau = (1 - rho) * tau + rho * delta_tau;
end

% 输出结果
disp(['最优解：', num2str(x)]);
disp(['最优值：', num2str(fun(x))]);

该程序使用蚁群算法求解一元二次方程的最小值。程序中定义了目标函数`fun`，并初始化了蚂蚁数量、迭代次数、信息素重要程度因子、启发式因子、信息素挥发因子、常量因子、信息素初始值等参数。在迭代过程中，每只蚂蚁根据当前位置和信息素矩阵选择下一个位置，并更新信息素矩阵。最终输出最优解和最优值。