生成MATLAB 代码，用蚁群算法实现栅格图下多AGV的路径规划

以下是一个简单的 MATLAB 代码，用蚁群算法实现栅格图下多AGV的路径规划：

% 初始化参数
num_ants = 10;  % 蚂蚁数量
num_iterations = 100;  % 迭代次数
alpha = 1;  % 信息素重要程度因子
beta = 5;  % 启发函数重要程度因子
rho = 0.5;  % 信息素挥发因子
Q = 100;  % 常数，用于信息素更新公式
L = 1;  % 路径长度常数，用于更新信息素的分母

% 读取栅格图数据
grid = dlmread('grid.txt');

% 初始化信息素矩阵
num_nodes = numel(grid);
pheromones = ones(num_nodes, num_nodes);

% 初始化蚂蚁位置和路径
ant_positions = randi(num_nodes, [num_ants, 1]);
ant_paths = repmat(ant_positions, [1, num_nodes]);

% 开始迭代
for iteration = 1:num_iterations
    % 计算每只蚂蚁的路径
    for ant = 1:num_ants
        % 初始化已访问节点和路径长度
        visited_nodes = ant_positions(ant);
        path_length = 0;
        
        % 访问所有节点
        for node = 1:num_nodes
            % 计算下一步要访问的节点
            unvisited_nodes = setdiff(1:num_nodes, visited_nodes);
            probabilities = pheromones(visited_nodes(end), unvisited_nodes).^alpha .* (1./grid(visited_nodes(end), unvisited_nodes)).^beta;
            probabilities = probabilities./sum(probabilities);
            next_node = randsample(unvisited_nodes, 1, true, probabilities);
            
            % 更新已访问节点和路径长度
            visited_nodes = [visited_nodes, next_node];
            path_length = path_length + grid(visited_nodes(end-1), visited_nodes(end));
        end
        
        % 更新蚂蚁路径和信息素
        ant_paths(ant, :) = visited_nodes;
        delta_pheromones = Q/path_length;
        for i = 1:num_nodes-1
            pheromones(visited_nodes(i), visited_nodes(i+1)) = (1-rho)*pheromones(visited_nodes(i), visited_nodes(i+1)) + rho*delta_pheromones;
            pheromones(visited_nodes(i+1), visited_nodes(i)) = (1-rho)*pheromones(visited_nodes(i+1), visited_nodes(i)) + rho*delta_pheromones;
        end
    end
    
    % 更新蚂蚁位置
    ant_positions = ant_paths(:, 1);
end

% 显示路径
for ant = 1:num_ants
    fprintf('Ant %d path: ', ant);
    fprintf('%d ', ant_paths(ant, :));
    fprintf('\n');
end

注意，该代码仅为示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。同时，还需要将栅格图数据保存到名为 `grid.txt` 的文本文件中，并确保该文件与 MATLAB 脚本在同一目录下。