基于蚁群算法的MATLAB实现Word文件下载.docx

1、% Q 信息素增加强度系数% 输出参数列表% ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线% PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度% Tau 输出动态修正过的信息素% -变量初始化-%loadD=G2D（G）;N=size（D,1）;%N表示问题的规模（象素个数）MM=size（G,1）;a=1;%小方格象素的边长Ex=a*（mod（E,MM）-0.5）;%终止点横坐标if Ex=-0.5 Ex=MM-0.5;endEy=a*（MM+0.5-ceil（E/MM）;%终止点纵坐标Eta=zeros（1,N）;%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数%下面构造启发式信息矩阵for i=1:N i

2、x=a*（mod（i,MM）-0.5）; if ix=-0.5 ix=MM-0.5; end iy=a*（MM+0.5-ceil（i/MM）; if i=E Eta（1,i）=1/（ix-Ex）2+（iy-Ey）2）0.5; else Eta（1,i）=100;ROUTES=cell（K,M）;%用细胞结构存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线PL=zeros（K,M）;%用矩阵存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度% -启动K轮蚂蚁觅食活动，每轮派出M只蚂蚁-for k=1:K %disp（k）; for m=1:M% 第一步：状态初始化 W=S;%当前节点初始化为起始点 Path=S;%爬行路线初

3、始化 PLkm=0;%爬行路线长度初始化 TABUkm（S）=0;%已经在初始点了，因此要排除 DD=D;%邻接矩阵初始化% 第二步：下一步可以前往的节点 DW=DD（W,:）; DW1=find（DWinf）; for j=1:length（DW1） if TABUkm（DW1（j）=0 end end LJD=find（DW=1% 第三步：转轮赌法选择下一步怎么走 PP=zeros（1,Len_LJD）; for i=1:Len_LJD PP=PP/（sum（PP）;%建立概率分布 Pcum=cumsum（PP）; Select=find（Pcum=rand）; to_visit=LJD（

4、Select（1）;%下一步将要前往的节点% 第四步：状态更新和记录 Path=Path,to_visit;%路径增加 PLkm=PLkm+DD（W,to_visit）;%路径长度增加 W=to_visit;%蚂蚁移到下一个节点 for kk=1: if TABUkm（kk）=0 DD（W,kk）=inf; DD（kk,W）=inf; end TABUkm（W）=0;%已访问过的节点从禁忌表中删除 DW=DD（W,: LJD=find（DW Len_LJD=length（LJD）;% 第五步：记下每一代每一只蚂蚁的觅食路线和路线长度 ROUTESk,m=Path; if Path（end）=E

5、 PL（k,m）=PLkm; else PL（k,m）=inf;% 第六步：更新信息素 Delta_Tau=zeros（N,N）;%更新量初始化 if PL（k,m）inf ROUT=ROUTESk,m; TS=length（ROUT）-1;%跳数 PL_km=PL（k,m）; for s=1:TS x=ROUT（s）; y=ROUT（s+1）; Delta_Tau（x,y）=Delta_Tau（x,y）+Q/PL_km; Delta_Tau（y,x）=Delta_Tau（y,x）+Q/PL_km; Tau=（1-Rho）.*Tau+Delta_Tau;%信息素挥发一部分，新增加一部分% -绘

6、图-plotif=0;%是否绘图的控制参数if plotif=1 %绘收敛曲线 meanPL=zeros（1,K）; minPL=zeros（1,K）; for i=1: PLK=PL（i,: Nonzero=find（PLK PLKPLK=PLK（Nonzero）; meanPL（i）=mean（PLKPLK）; minPL（i）=min（PLKPLK）; figure（1） plot（minPL）; hold on plot（meanPL）; grid on title（收敛曲线（平均路径长度和最小路径长度） xlabel（迭代次数 ylabel（路径长度 %绘爬行图 figure（2）

7、axis（0,MM,0,MM）MM if G（i,j）=1 x1=j-1;y1=MM-i; x2=j;y2=MM-i; x3=j;y3=MM-i+1; x4=j-1;y4=MM-i+1; fill（x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3,y4,0.2,0.2,0.2）; hold on else fill（x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3,y4,1,1,1）; ROUT=ROUTESK,M; Rx=ROUT; Ry=ROUT; for ii=1:LENROUT Rx（ii）=a*（mod（ROUT（ii）,MM）-0.5）; if Rx（ii）=-0.5 Rx（ii）=MM-0.5; Ry（ii）=a*（MM+0.5-ceil（ROUT（ii）/MM）; plot（Rx,Ry）plotif2=0;%绘各代蚂蚁爬行图if plotif2=1 figure（3） fill