蚁群算法求解实现三维TSP，MATLAB代码

以下是基于MATLAB的蚁群算法求解三维TSP问题的代码：

% 定义城市坐标
city = [
    0 0 0;
    1 2 3;
    2 5 1;
    3 1 5;
    4 4 4
];

% 定义参数
ant_count = 10; % 蚂蚁数量
alpha = 1; % 信息素重要程度因子
beta = 5; % 启发函数重要程度因子
rho = 0.1; % 信息素挥发因子
Q = 1; % 增加信息素的常数
iterations = 100; % 迭代次数

% 计算城市之间距离
distance = pdist2(city, city);

% 初始化信息素矩阵
pheromone = ones(size(city, 1), size(city, 1));

% 开始迭代
for iter = 1:iterations
    % 初始化蚂蚁的位置
    path = zeros(ant_count, size(city, 1)+1);
    path(:, 1) = 1; % 起点为1
    
    % 蚂蚁搜索路径
    for k = 1:ant_count
        for i = 2:size(city, 1)
            % 计算每个城市的概率
            visited = path(k, 1:i-1);
            unvisited = setdiff(1:size(city, 1), visited);
            prob = pheromone(visited, unvisited).^alpha .* (1./distance(visited, unvisited)).^beta;
            prob = prob / sum(prob);
            
            % 选择下一个城市
            next_city = randsample(unvisited, 1, true, prob);
            path(k, i) = next_city;
        end
        path(k, end) = 1; % 回到起点
    end
    
    % 计算每个蚂蚁的路径长度
    path_length = zeros(ant_count, 1);
    for k = 1:ant_count
        for i = 1:size(city, 1)
            path_length(k) = path_length(k) + distance(path(k, i), path(k, i+1));
        end
    end
    
    % 更新信息素矩阵
    delta_pheromone = zeros(size(city, 1), size(city, 1));
    for k = 1:ant_count
        for i = 1:size(city, 1)
            delta_pheromone(path(k, i), path(k, i+1)) = delta_pheromone(path(k, i), path(k, i+1)) + Q/path_length(k);
        end
    end
    pheromone = (1-rho) * pheromone + delta_pheromone;
end

% 输出最优路径
[~, idx] = min(path_length);
best_path = path(idx, :);
disp(['Best path: ', num2str(best_path)]);

这个代码可以求解给定城市坐标的三维TSP问题，输出最优路径。其中，`city`是一个$n \times 3$的矩阵，表示$n$个城市的三维坐标；`ant_count`是蚂蚁数量；`alpha`和`beta`是信息素重要程度因子和启发函数重要程度因子；`rho`是信息素挥发因子；`Q`是增加信息素的常数；`iterations`是迭代次数。