二维路径规划蚁群算法matlab代码
时间: 2023-09-08 16:11:41 浏览: 44
下面是一个简单的二维路径规划蚁群算法的 MATLAB 代码:
```matlab
% 定义城市数量
n = 20;
% 定义城市位置
x = rand(1,n);
y = rand(1,n);
% 计算城市之间的距离
dist = zeros(n,n);
for i=1:n
for j=i+1:n
dist(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2);
dist(j,i) = dist(i,j);
end
end
% 定义蚂蚁数量和迭代次数
m = 10;
iter = 100;
% 初始化信息素和能见度
tau = ones(n,n);
eta = 1./dist;
% 初始化最优解和最优路径长度
best_path = [];
best_length = Inf;
% 迭代
for t=1:iter
% 每只蚂蚁都从起点开始遍历
path = zeros(m,n);
for i=1:m
% 初始化未访问城市的列表和已访问城市的列表
unvisited = [1:n];
visited = [];
% 蚂蚁当前所在的城市
curr_city = i;
% 遍历所有城市
for j=1:n
% 计算能见度和信息素的乘积
p = tau(curr_city,unvisited).^2 .* eta(curr_city,unvisited);
p = p / sum(p);
% 根据概率选择下一个城市
next_city = randsample(unvisited,1,true,p);
% 更新已访问城市的列表和未访问城市的列表
visited = [visited next_city];
unvisited(unvisited==next_city) = [];
% 更新蚂蚁所在的城市
curr_city = next_city;
% 记录路径
path(i,j) = curr_city;
end
end
% 计算路径长度
path_length = zeros(1,m);
for i=1:m
for j=1:n-1
path_length(i) = path_length(i) + dist(path(i,j),path(i,j+1));
end
path_length(i) = path_length(i) + dist(path(i,n),path(i,1));
end
% 更新最优解和最优路径长度
if min(path_length) < best_length
best_path = path(find(path_length==min(path_length)),:);
best_length = min(path_length);
end
% 更新信息素
delta_tau = zeros(n,n);
for i=1:m
for j=1:n-1
delta_tau(path(i,j),path(i,j+1)) = delta_tau(path(i,j),path(i,j+1)) + 1/path_length(i);
delta_tau(path(i,j+1),path(i,j)) = delta_tau(path(i,j+1),path(i,j)) + 1/path_length(i);
end
delta_tau(path(i,n),path(i,1)) = delta_tau(path(i,n),path(i,1)) + 1/path_length(i);
delta_tau(path(i,1),path(i,n)) = delta_tau(path(i,1),path(i,n)) + 1/path_length(i);
end
tau = (1-0.1) * tau + 0.1 * delta_tau;
end
% 输出最优解和最优路径长度
disp(best_path);
disp(best_length);
```
这个代码实现了一个简单的二维路径规划问题,其中城市的数量为20,蚂蚁数量为10,迭代次数为100。在迭代过程中,每只蚂蚁都从起点开始遍历城市,并且根据当前城市的信息素和能见度计算下一个城市的概率,然后根据概率选择下一个城市。最后,根据每只蚂蚁的路径更新信息素,并且重复迭代过程。最终输出的是最优解和最优路径长度。