基于matlab的蚂蚁算法例子

%蚁周模型，解决TSP问题 function AS() %clc %初始化

format short; n=6; %n 城市数目 m=30; %m 蚂蚁数量

Nmax=100;%最大循环次数

%d（i，j） 城市i，j之间的距离，d is a n*n matrix

d=[inf,1,inf,inf,8,inf;1,inf,8,inf,4,5;inf,8,inf,3,6,7;inf,inf,3,inf,inf,10;8,4,6,inf,inf,9;inf,5,7,10,9,inf];

y=zeros(n,n);%y(i,j)=1/d(i,j) 在TSP问题中，启发信息 for i=1:n for j=1:n

y(i,j)=1/d(i,j); end end

e=1;%信息启发因子

f=1;%期望启发因子 Q=20;%

S=ones(n,n);%（i，j）路段初始化起始信息素 for i=1:n for j=1:n

if d(i,j)==inf S(i,i)=0; end end end

S1=zeros(n,n);%（i，j）路段信息素增量

s=zeros(n,n,m);%s（i，j,k） 蚂蚁k在路径i，j上残留的信息素 notallowed=ones(m,n);%禁忌表,0表示已经访问过 a=zeros(m,n);%蚂蚁循环一次的路径 for k=1:m

a(k,1)=1+round(rand*(n-1));%将蚂蚁随机放到n个城市上 end

for k=1:m % 将初始城市放入禁忌表中

notallowed(k,a(k,1))=0; end

for N=1:Nmax %N 循环次数 t=2;

L=zeros(1,m);

while t<=n %重复直至禁忌表满为止 for k=1:m

%计算蚂蚁k转移的概率 i=a(k,t-1);

p=zeros(1,n);%p（j）蚂蚁k选择路径i，j的概率 for j=1:n

if notallowed(k,j)~=0 u=(S(i,j)^e)*(y(i,j)^f); v=0;

for w=1:n

v=v+(S(i,w)^e)*(y(i,w)^f)*notallowed(k,w); end

if v~=0 p(j)=u/v;

end end end

[pk,j]=max(p);

notallowed(k,j)=0; L(k)=L(k)+d(i,j); a(k,t)=j; end t=t+1; end

for k=1:m

L(k)=L(k)+d(a(k,n),a(k,1)); end

%一次循环结束,回到起始位置 %更新

for k=1:m for i=1:n-1

s(a(k,i),a(k,i+1),k)=Q/L(k);

end

s(a(k,n),a(k,1),k)=Q/L(k); end

for i=1:n for j=1:n

if d(i,j)~=inf for k=1:m

S1(i,j)=S1(i,j)+s(i,j,k); end end end

end

for i=1:n for j=1:n

if d(i,j)~=inf

S(i,j)=(1-rand)*S(i,j)+S1(i,j); end end end

for k=1:m %将禁忌表中除起始城市，全都置为未访问

for t=1:n if t~=a(k,1)

notallowed(k,t)=1; end end end

S1=zeros(n,n);%（i，j）路段信息素增量清零

s=zeros(n,n,m);%s（i，j,k） 蚂蚁k在路径i，j上残留的信息素清零

end %循环最大次数结束 [result,k]=min(L)

a(k,:)

http://wenku.baidu.com/view/aac83acfa1c7aa00b52acbbd.html