蚁群算法求最短距离的matlabGUI界面，可调节参数

以下是一个用 MATLAB GUI 实现蚁群算法求解最短路径问题的示例：

% 创建 GUI 界面
hFig = figure('Name','Ant Colony Optimization GUI', 'NumberTitle','off', ...
              'Position',[300 300 500 500], 'MenuBar','none');

% 创建控件
uicontrol('Style','text', 'Position',[20 460 100 20], 'String','起始点:');
uicontrol('Style','popupmenu', 'Position',[120 460 100 20], 'String',{'1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'}, 'Tag','start');
uicontrol('Style','text', 'Position',[20 430 100 20], 'String','终止点:');
uicontrol('Style','popupmenu', 'Position',[120 430 100 20], 'String',{'1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'}, 'Tag','end');
uicontrol('Style','text', 'Position',[20 400 100 20], 'String','迭代次数:');
uicontrol('Style','edit', 'Position',[120 400 100 20], 'String','50', 'Tag','iter');
uicontrol('Style','text', 'Position',[20 370 100 20], 'String','蚂蚁数量:');
uicontrol('Style','edit', 'Position',[120 370 100 20], 'String','10', 'Tag','antNum');
uicontrol('Style','text', 'Position',[20 340 100 20], 'String','信息素权重:');
uicontrol('Style','edit', 'Position',[120 340 100 20], 'String','1', 'Tag','alpha');
uicontrol('Style','text', 'Position',[20 310 100 20], 'String','启发函数权重:');
uicontrol('Style','edit', 'Position',[120 310 100 20], 'String','1', 'Tag','beta');
uicontrol('Style','text', 'Position',[20 280 100 20], 'String','信息素挥发因子:');
uicontrol('Style','edit', 'Position',[120 280 100 20], 'String','0.5', 'Tag','rho');
uicontrol('Style','text', 'Position',[20 250 100 20], 'String','初始信息素浓度:');
uicontrol('Style','edit', 'Position',[120 250 100 20], 'String','1', 'Tag','tau0');
uicontrol('Style','pushbutton', 'Position',[20 200 100 30], 'String','开始计算', 'Callback',@startCalculation);
uicontrol('Style','pushbutton', 'Position',[140 200 100 30], 'String','重置', 'Callback',@resetParameters);
uicontrol('Style','pushbutton', 'Position',[260 200 100 30], 'String','退出', 'Callback',@exitApplication);
axes('Units','pixels', 'Position',[250 250 200 200], 'Tag','graph');

% 初始化参数
resetParameters();

% 重置参数函数
function resetParameters(~,~)
    set(findobj('Tag','start'), 'Value',1);
    set(findobj('Tag','end'), 'Value',9);
    set(findobj('Tag','iter'), 'String','50');
    set(findobj('Tag','antNum'), 'String','10');
    set(findobj('Tag','alpha'), 'String','1');
    set(findobj('Tag','beta'), 'String','1');
    set(findobj('Tag','rho'), 'String','0.5');
    set(findobj('Tag','tau0'), 'String','1');
end

% 开始计算函数
function startCalculation(~,~)
    % 获取参数
    startNode = get(findobj('Tag','start'), 'Value');
    endNode = get(findobj('Tag','end'), 'Value');
    iterNum = str2double(get(findobj('Tag','iter'), 'String'));
    antNum = str2double(get(findobj('Tag','antNum'), 'String'));
    alpha = str2double(get(findobj('Tag','alpha'), 'String'));
    beta = str2double(get(findobj('Tag','beta'), 'String'));
    rho = str2double(get(findobj('Tag','rho'), 'String'));
    tau0 = str2double(get(findobj('Tag','tau0'), 'String'));
    
    % 构建邻接矩阵
    distMatrix = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8;
                  1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7;
                  2, 1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6;
                  3, 2, 1, 0, 1, 2, 3, 4, 5;
                  4, 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3, 4;
                  5, 4, 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3;
                  6, 5, 4, 3, 2, 1, 0, 1, 2;
                  7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0, 1;
                  8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0];
    
    % 运行蚁群算法
    [path, length] = antColonyOptimization(distMatrix, startNode, endNode, iterNum, antNum, alpha, beta, rho, tau0);
    
    % 绘制结果图像
    plot(findobj('Tag','graph'), path(:,1), path(:,2), '-o');
    xlabel('节点编号');
    ylabel('路径长度');
    title(['最短路径为: ', num2str(length)]);
end

% 退出应用程序函数
function exitApplication(~,~)
    delete(gcf);
end

这个程序中，我们使用 `uicontrol` 函数创建了一些控件，包括起始点和终止点的下拉列表、迭代次数、蚂蚁数量、信息素权重、启发函数权重、信息素挥发因子和初始信息素浓度的编辑框，以及开始计算、重置和退出按钮。当用户点击开始计算按钮时，程序会读取用户输入的参数，并调用 `antColonyOptimization` 函数运行蚁群算法求解最短路径问题。然后，程序将计算结果绘制成图像并显示在 GUI 界面中。

需要注意的是，这个示例中的蚁群算法实现是一个独立的函数，需要在程序中包含该函数的代码。此外，邻接矩阵也是手动构造的，实际应用中需要根据实际问题构建邻接矩阵。