蚁群系统ACS算法求解TSP问题MATLAB代码

时间: 2023-12-21 22:07:42 浏览: 35
以下是使用MATLAB实现ACS算法求解TSP问题的示例代码: ```matlab % 设置城市坐标 city_position = [0.4000 0.4439; 0.2439 0.1463; 0.1707 0.2293; 0.2293 0.7610; 0.5171 0.9414; 0.8732 0.6536; 0.6878 0.5219; 0.8488 0.3609; 0.6683 0.2536; 0.6195 0.2634]; % 计算城市之间的距离矩阵 num_cities = size(city_position, 1); dist_mat = zeros(num_cities); for i = 1:num_cities for j = 1:num_cities dist_mat(i, j) = sqrt(sum((city_position(i, :) - city_position(j, :)).^2)); end end % 设置算法参数 num_ants = 10; % 蚂蚁数量 num_iter = 100; % 迭代次数 alpha = 1; % 信息素重要程度因子 beta = 5; % 启发式因子 rho = 0.5; % 信息素挥发因子 Q = 1; % 信息素增量常数 pheromone_mat = ones(num_cities, num_cities); % 初始化信息素矩阵 % 迭代过程 best_path = zeros(1, num_cities); best_path_length = Inf; for iter = 1:num_iter % 初始化蚂蚁位置 ant_position = zeros(num_ants, 1); ant_path = zeros(num_ants, num_cities); for i = 1:num_ants ant_position(i) = randi(num_cities); ant_path(i, 1) = ant_position(i); end % 蚂蚁移动 for k = 2:num_cities for i = 1:num_ants % 计算概率分布 prob = zeros(num_cities, 1); visited_cities = ant_path(i, 1:k-1); unvisited_cities = setdiff(1:num_cities, visited_cities); for j = unvisited_cities prob(j) = pheromone_mat(ant_position(i), j)^alpha * (1/dist_mat(ant_position(i), j))^beta; end prob = prob/sum(prob); % 选择下一个城市 next_city = randsrc(1, 1, [unvisited_cities; prob']); ant_position(i) = next_city; ant_path(i, k) = next_city; end end % 计算路径长度 path_length = zeros(num_ants, 1); for i = 1:num_ants for j = 2:num_cities path_length(i) = path_length(i) + dist_mat(ant_path(i, j-1), ant_path(i, j)); end path_length(i) = path_length(i) + dist_mat(ant_path(i, num_cities), ant_path(i, 1)); % 更新最优路径 if path_length(i) < best_path_length best_path = ant_path(i, :); best_path_length = path_length(i); end end % 更新信息素 delta_pheromone_mat = zeros(num_cities, num_cities); for i = 1:num_ants for j = 2:num_cities delta_pheromone_mat(ant_path(i, j-1), ant_path(i, j)) = delta_pheromone_mat(ant_path(i, j-1), ant_path(i, j)) + Q/path_length(i); end delta_pheromone_mat(ant_path(i, num_cities), ant_path(i, 1)) = delta_pheromone_mat(ant_path(i, num_cities), ant_path(i, 1)) + Q/path_length(i); end pheromone_mat = (1-rho)*pheromone_mat + delta_pheromone_mat; end % 输出结果 disp('最优路径:'); disp(best_path); disp(['最优路径长度:', num2str(best_path_length)]); ``` 需要注意的是,该代码中的城市坐标是手动设置的,实际应用中需要根据具体情况来设置城市坐标。另外,算法中的参数值也需要根据具体情况进行调整。

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