用matlab写一段应用蚁群算法求解班轮航线船期干扰恢复的代码

蚁群算法是一种启发式算法，用于求解优化问题。在班轮航线船期干扰恢复问题中，蚁群算法可以用来解决航线规划问题。

以下是一段用 Matlab 实现的蚁群算法代码：

% 定义问题参数
num_nodes = 10; % 航线节点数
num_ants = 20; % 蚂蚁数量
alpha = 1; % 信息素启发因子
beta = 2; % 距离启发因子
rho = 0.5; % 信息素挥发因子
Q = 1; % 常数因子
num_iterations = 100; % 迭代次数

% 初始化信息素矩阵和距离矩阵
pheromone = ones(num_nodes, num_nodes);
distance = rand(num_nodes, num_nodes);

% 开始迭代
for iteration = 1:num_iterations
    % 初始化蚂蚁位置
    current_node = zeros(num_ants, 1);
    for ant = 1:num_ants
        current_node(ant) = randi(num_nodes);
    end
    
    % 蚂蚁走过的路径
    path = zeros(num_ants, num_nodes);
    
    % 每只蚂蚁按照信息素浓度和距离选择下一个节点
    for step = 1:num_nodes-1
        for ant = 1:num_ants
            % 计算信息素浓度和距离的权重
            weights = (pheromone(current_node(ant),:) .^ alpha) .* (distance(current_node(ant),:) .^ beta);
            weights(current_node(ant)) = 0; % 不选择已经走过的节点
            
            % 选择下一个节点
            probabilities = weights / sum(weights);
            next_node = randsample(num_nodes, 1, true, probabilities);
            
            % 记录路径和更新当前节点
            path(ant, step) = current_node(ant);
            current_node(ant) = next_node;
        end
    end
    path(:, end) = current_node; % 最后一个节点
    
    % 计算路径长度和更新信息素矩阵
    delta_pheromone = zeros(num_nodes, num_nodes);
    for ant = 1:num_ants
        % 计算路径长度
        length = 0;
        for i = 1:num_nodes-1
            length = length + distance(path(ant,i), path(ant,i+1));
        end
        length = length + distance(path(ant,end), path(ant,1)); % 回到起点
        
        % 更新信息素矩阵
        for i = 1:num_nodes-1
            delta_pheromone(path(ant,i), path(ant,i+1)) = delta_pheromone(path(ant,i), path(ant,i+1)) + Q / length;
        end
        delta_pheromone(path(ant,end), path(ant,1)) = delta_pheromone(path(ant,end), path(ant,1)) + Q / length; % 回到起点
    end
    pheromone = (1-rho) * pheromone + delta_pheromone; % 更新信息素矩阵
end

% 输出最优路径
[~, best_ant] = min(sum(distance(path), 2)); % 最短路径
best_path = path(best_ant,:);
fprintf('最短路径：');
fprintf('%d ', best_path);

在这段代码中，我们首先定义问题的参数，包括航线节点数、蚂蚁数量、启发因子、信息素挥发因子等。然后我们初始化信息素矩阵和距离矩阵，并开始迭代。

在每次迭代中，我们首先初始化蚂蚁的位置，然后按照信息素浓度和距离选择下一个节点，记录蚂蚁走过的路径，并计算路径长度和更新信息素矩阵。最后输出最优路径。

需要注意的是，在实际应用中，航线节点数、距离矩阵等参数需要根据具体问题进行设置。