利用蚁群算法编写求解多目标多旅行商问题的MATLAB代码

以下是一个利用蚁群算法编写的求解多目标多旅行商问题的MATLAB代码：

clc; 
clear all; 
close all; 

% 参数设置
antNum = 50; % 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 = 0.5; % 信息素挥发因子
Q = 100; % 常系数
maxIter = 100; % 迭代次数

% 读入数据
data = load('data.mat'); % 数据保存在data.mat文件中
distance = data.distance; % 距离矩阵
pheromone = ones(size(distance)); % 初始信息素矩阵

% 初始化各个参数
iter = 1;
bestFitness = zeros(maxIter,1);
bestCost = zeros(maxIter,1);
bestRoute = zeros(maxIter,size(distance,1));

% 开始迭代
while iter <= maxIter 
    % 初始化每个蚂蚁的位置和距离
    antPath = zeros(antNum,size(distance,1)); % 蚂蚁路径矩阵
    antPath(:,1) = 1; % 蚂蚁起点为1号城市
    antDist = zeros(antNum,1); % 蚂蚁已经走过的距离
    
    % 计算每个蚂蚁的路径
    for k = 1:antNum % 遍历每个蚂蚁
        visited = zeros(1,size(distance,1)); % 已经访问过的城市
        visited(1) = 1; % 蚂蚁起点为1号城市
        for i = 2:size(distance,1) % 遍历每个城市
            % 计算每个城市的概率
            prob = (pheromone(visited(end),:).^alpha).*(1./distance(visited(end),:).^beta);
            prob(visited) = 0; % 已经访问过的城市概率设为0
            prob = prob./sum(prob); % 归一化
            
            % 使用轮盘赌法选择下一个城市
            nextCity = find(rand<=cumsum(prob),1);
            visited(end+1) = nextCity; % 添加已经访问的城市
        end
        antPath(k,:) = visited; % 记录蚂蚁路径
        antDist(k) = sum(distance(sub2ind(size(distance),visited(1:end-1),visited(2:end))));
    end
    
    % 更新信息素
    deltaPheromone = zeros(size(pheromone));
    for k = 1:antNum % 遍历每个蚂蚁
        for i = 1:size(distance,1)-1 % 遍历路径上的每个城市
            deltaPheromone(antPath(k,i),antPath(k,i+1)) = deltaPheromone(antPath(k,i),antPath(k,i+1)) + Q/antDist(k);
        end
    end
    pheromone = (1-rho)*pheromone + deltaPheromone; % 更新信息素
    
    % 计算每个个体的适应度和费用
    fitness = zeros(antNum,2);
    for k = 1:antNum % 遍历每个蚂蚁
        fitness(k,1) = 1/antDist(k); % 逆距离作为适应度
        fitness(k,2) = sum(diff(antPath(k,:))~=0)+1; % 连通块数作为费用
    end
    
    % 记录最优结果
    [bestFitness(iter),index] = max(fitness(:,1));
    bestCost(iter) = fitness(index,2);
    bestRoute(iter,:) = antPath(index,:);
    
    % 显示迭代结果
    disp(['Iteration ' num2str(iter) ': Best Fitness = ' num2str(bestFitness(iter)) ', Best Cost = ' num2str(bestCost(iter))]);
    
    % 更新迭代次数
    iter = iter + 1;
end

% 绘制结果
figure;
subplot(1,2,1);
plot(bestFitness,'LineWidth',2);
xlabel('Iteration');
ylabel('Best Fitness');
title('Convergence Curve');
subplot(1,2,2);
plot(bestCost,'LineWidth',2);
xlabel('Iteration');
ylabel('Best Cost');
title('Convergence Curve');

其中，data.mat文件中是一个距离矩阵，大小为n×n，表示n个城市之间的距离；bestFitness和bestCost分别为每次迭代的最优适应度和费用；bestRoute是每次迭代的最优路径。