蚁群算法寻找最优路径的matlab代码

蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化搜索算法，它在求解复杂路径问题上表现出色。在MATLAB中实现蚁群算法寻找最短路径的基本步骤包括初始化、信息素更新、移动决策和迭代过程。以下是简化的伪代码和部分关键函数示例：

% 初始化
numAnts = 50; % 蚂蚁数量
antPosition = zeros(numAnts, 2); % 每只蚂蚁的位置矩阵
pheromoneMatrix = ones(size(mapGrid)); % 信息素矩阵
alpha = 1; % 阿尔法因子
beta = 4; % 贝塔因子
evaporationRate = 0.9; % 信息素蒸发率

function move(antPosition, pheromoneMatrix)
    % 计算周围节点的邻居概率
    neighborProbabilities = pheromoneMatrix .* (mapDistance邻接矩阵) ^ -beta;
    
    % 加入随机性（探索）
    neighborProbabilities += rand(size(neighborProbabilities)) / numNeighbors;
    
    % 抽样选择下一个位置
    nextPosition = antPosition + [randi([1, mapSize], 1), randi([1, mapSize], 1)];
    nextPosition = min(max(nextPosition, 1), mapSize); % 确保在地图范围内
    
    % 更新蚂蚁位置
    antPosition = nextPosition;
end

function updatePheromone(pheromoneMatrix, bestPositions)
    % 更新信息素，基于最近找到的好路径
    for i = 1:length(bestPositions)
        destination = bestPositions(i);
        pheromoneMatrix(destination(1), destination(2)) *= (1 + alpha);
        % 蒸发信息素
        pheromoneMatrix = pheromoneMatrix * (1 - evaporationRate);
    end
end

while notDone % 判断是否达到终止条件
    for i = 1:numAnts
        % 移动蚂蚁并记录路径
        move(antPosition(i,:), pheromoneMatrix);
        if hasFood(antPosition(i,:)) % 如果到达食物点，保存路径
            recordPath(bestPositions{i}, antPosition(i,:));
        end
    end
    
    % 更新信息素
    updatePheromone(pheromoneMatrix, bestPositions);
end

% 返回最佳路径
bestPath = combinePaths(bestPositions);