蚁群算法TSP(旅行商问题)通用matlab程序

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

%%=================================================================== %% ACA TSP.m

%% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem

%% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China

%% Email:aihuacheng@http://www.doczj.com/doc/790f0070f242336c1eb95e2f.html

%% All rights reserved

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

%% 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;

end

D(j,i)=D(i,j);

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

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

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