建立m文件

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)

%%-------------------------------------------------------------------------

%% 主要符号说明

%% C n个城市的坐标，n×2的矩阵

%% NC_max 最大迭代次数

%% m 蚂蚁个数

%% Alpha 表征信息素重要程度的参数

%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数

%% Rho 信息素蒸发系数

%% Q 信息素增加强度系数

%% R_best 各代最佳路线

%% L_best 各代最佳路线的长度

%%=========================================================================

%%第一步：变量初始化

n=size(C,1);%n表示问题的规模(城市个数)

D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵

for i=1:n

for j=1:n

if i~=j

D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2 (C(i,2)-C(j,2))^2)^0。

5;

else

D(i,j)=eps; %i=j时不计算，应该为0，但后面的启发因子要取倒数，用eps(浮点相对精度)表示

end

D(j,i)=D(i,j); %对称矩阵

end

end

Eta=1。

/D; %Eta为启发因子，这里设为距离的倒数

Tau=ones(n,n); %Tau为信息素矩阵

Tabu=zeros(m,n); %存储并记录路径的生成

NC=1; %迭代计数器，记录迭代次数

R_best=zeros(NC_max,n); %各代最佳路线

L_best=inf。

*ones(NC_max,1); %各代最佳路线的长度

L_ave=zeros(NC_max,1); %各代路线的平均长度

while NC=rand); %若计算的概率大于原来的就选择这条路线

to_visit=J(Select(1));

Tabu(i,j)=to_visit;

end

end

if NC>=2

Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:);

end

%%第四步：记录本次迭代最佳路线

L=zeros(m,1); %开始距离为0，m*1的列向量

for i=1:m

R=Tabu(i,:);

for j=1:(n-1)

L(i)=L(i) D(R(j),R(j 1)); %原距离加上第j个城市到第j 1个城市的距离

end

L(i)=L(i) D(R(1),R(n)); %一轮下来后走过的距离

end

L_best(NC)=min(L); %最佳距离取最小

pos=find(L==L_best(NC));

R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:); %此轮迭代后的最佳路线

L_ave(NC)=mean(L); %此轮迭代后的平均距离

NC=NC 1 %迭代继续

%%第五步：更新信息素

Delta_Tau=zeros(n,n); %开始时信息素为n*n的0矩阵

for i=1:m

for j=1:(n-1)

Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j 1))=Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j 1)) Q/L(i);

%此次循环在路径(i，j)上的信息素增量

end

Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1)) Q/L(i);

%此次循环在整个路径上的信息素增量

end

Tau=(1-Rho)。

*Tau Delta_Tau; %考虑信息素挥发，更新后的信息素

%%第六步：禁忌表清零

Tabu=zeros(m,n); %%直到最大迭代次数

end

%%第七步：输出结果

Pos=find(L_best==min(L_best)); %找到最佳路径(非0为真)

Shortest_Route=R_best(Pos(1),:) %最大迭代次数后最佳路径

Shortest_Length=L_best(Pos(1)) %最大迭代次数后最短距离

subplot(1,2,1) %绘制第一个子图形

DrawRoute(C,Shortest_Route) %画路线图的子函数

subplot(1,2,2) %绘制第二个子图形

plot(L_best)

hold on %保持图形

plot(L_ave,'r')

title('平均距离和最短距离') %标题

function DrawRoute(C,R)

%%=========================================================================

%% DrawRoute。

m

%% 画路线图的子函数

%%-------------------------------------------------------------------------

%% C Coordinate 节点坐标，由一个N×2的矩阵存储

%% R Route 路线

%%=========================================================================

N=length(R);

scatter(C(:,1),C(:,2));

hold on

plot([C(R(1),1),C(R(N),1)],[C(R(1),2),C(R(N),2)],'g')

hold on

for ii=2:N

plot([C(R(ii-1),1),C(R(ii),1)],[C(R(ii-1),2),C(R(ii),2)],'g')

hold on

end

title('旅行商问题优化结果 ')

建m文件

function DrawRoute(C,R)

%%=========================================================================

%% DrawRoute。

m

%% 画路线图的子函数

%%-------------------------------------------------------------------------

%% C Coordinate 节点坐标，由一个N×2的矩阵存储

%% R Route 路线

%%=========================================================================

N=length(R);

scatter(C(:,1),C(:,2));%画散点图

hold on

plot([C(R(1),1),C(R(N),1)],[C(R(1),2),C(R(N),2)],'g')

hold on

for ii=2:N

plot([C(R(ii-1),1),C(R(ii),1)],[C(R(ii-1),2),C(R(ii),2)],'g')

hold on

end

title('TSP问题优化结果 ')

命令窗口运行

C=[1304 2312

3639 1315

4177 2244

3712 1399

3488 1535

3326 1556

3238 1229

4196 1004

4312 790

4386 570

3007 1970

2562 1756

2788 1491

2381 1676

1332 695

3715 1678

3918 2179

4061 2370

3780 2212

3676 2578

4029 2838

4263 2931

3429 1908

3507 2367

3394 2643

3439 3201

2935 3240

3140 3550

2545 2357

2778 2826

2370 2975

];

m=31;Alpha=1;Beta=5;Rho=0。

1;NC_max=200;Q=100;

[R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)。

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