蚁群算法解决三维TSP问题MATLAB代码

时间: 2023-09-06 09:09:22 浏览: 61
以下是使用蚁群算法解决三维TSP问题的MATLAB代码示例: ``` % 设置参数 num_ants = 50; % 蚂蚁数量 num_iter = 500; % 迭代次数 q0 = 0.9; % 贪心因子 alpha = 1; % 信息启发因子 beta = 5; % 启发式因子 rho = 0.1; % 信息素挥发因子 Q = 1; % 信息素常数 Lnnn = 10000; % 初始最短路径长度 % 初始化三维坐标 n = 10; % 城市数量 x = rand(n, 1); y = rand(n, 1); z = rand(n, 1); % 初始化距离矩阵 d = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n d(i, j) = sqrt((x(i) - x(j))^2 + (y(i) - y(j))^2 + (z(i) - z(j))^2); end end % 初始化信息素矩阵 tau = ones(n, n); % 开始迭代 for iter = 1:num_iter % 初始化蚂蚁位置和路径长度 ant_pos = zeros(num_ants, 1); ant_path_len = zeros(num_ants, 1); % 对每只蚂蚁进行迭代 for k = 1:num_ants % 初始化蚂蚁位置和已访问城市集合 ant_pos(k) = randi(n); visited_cities = ant_pos(k); % 开始访问城市 for i = 2:n curr_city = ant_pos(k); % 计算每个未访问城市的概率 unvisited_cities = setdiff(1:n, visited_cities); p = zeros(length(unvisited_cities), 1); for j = 1:length(unvisited_cities) next_city = unvisited_cities(j); p(j) = tau(curr_city, next_city)^alpha * (1 / d(curr_city, next_city))^beta; end p = p / sum(p); % 根据概率选择下一个访问城市 if rand < q0 [~, idx] = max(p); next_city = unvisited_cities(idx); else next_city = randsample(unvisited_cities, 1, true, p); end % 更新蚂蚁位置和已访问城市集合 ant_pos(k) = next_city; visited_cities = [visited_cities next_city]; ant_path_len(k) = ant_path_len(k) + d(curr_city, next_city); end % 加上回到起点的路径长度 ant_path_len(k) = ant_path_len(k) + d(ant_pos(k), ant_pos(1)); end % 更新信息素矩阵 delta_tau = zeros(n, n); for k = 1:num_ants for i = 1:n-1 curr_city = ant_pos(k, i); next_city = ant_pos(k, i+1); delta_tau(curr_city, next_city) = delta_tau(curr_city, next_city) + Q / ant_path_len(k); end delta_tau(ant_pos(k, n), ant_pos(k, 1)) = delta_tau(ant_pos(k, n), ant_pos(k, 1)) + Q / ant_path_len(k); end tau = (1 - rho) * tau + delta_tau; % 更新最短路径长度和路径 [min_path_len, min_path] = min(ant_path_len); if min_path_len < Lnnn Lnnn = min_path_len; best_path = ant_pos(min_path, :); end end % 输出结果 disp(['最短路径长度:' num2str(Lnnn)]) disp(['最短路径顺序:' num2str(best_path)]) ``` 以上代码实现了基本的蚁群算法,如果需要更好的性能,可以尝试使用改进的蚁群算法,如ACO-QP和ACO-ACS。

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