1、function Shortest_Route,Shortest_Length=ACATSP(D,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%=% ACATSP.m% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China% All rights reserved%-% 主要符號(hào)說(shuō)明% C n個(gè)城市的坐標(biāo)，n×2的矩陣% NC_max 最大迭代次數(shù)% m 螞蟻個(gè)數(shù)% Alpha 表征信息素重要程

2、度的參數(shù)% Beta 表征啟發(fā)式因子重要程度的參數(shù)% Rho 信息素蒸發(fā)系數(shù)% Q 信息素增加強(qiáng)度系數(shù)% R_best 各代最佳路線% L_best 各代最佳路線的長(zhǎng)度% L_ave 各代路線的平均長(zhǎng)度%=%第一步：變量初始化n=size(D,1);for i=1:n D(i,i)=eps;endEta=1./D;%Eta為啟發(fā)因子，這里設(shè)為距離的倒數(shù)Tau=ones(n,n);%Tau為信息素矩陣Tabu=zeros(m,n);%存儲(chǔ)并記錄路徑的生成NC=1;%迭代計(jì)數(shù)器R_best=zeros(NC_max,n);%各代最佳路線L_best=inf.*ones(NC_max,1);%各代最

3、佳路線的長(zhǎng)度L_ave=zeros(NC_max,1);%各代路線的平均長(zhǎng)度while NC<=NC_max%停止條件之一：達(dá)到最大迭代次數(shù)%第二步：將m只螞蟻放到n個(gè)城市上 Randpos=; for i=1:(ceil(m/n) Randpos=Randpos,randperm(n); end Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m)' %第三步：m只螞蟻按概率函數(shù)選擇下一座城市，完成各自的周游 for j=2:n for i=1:m visited=Tabu(i,1:(j-1);%已訪問(wèn)的城市 J=zeros(1,(n-j+1);%待訪問(wèn)的城市 P=J;%待訪問(wèn)城

4、市的選擇概率分布 Jc=1; for k=1:n if length(find(visited=k)=0 J(Jc)=k; Jc=Jc+1; end end %下面計(jì)算待選城市的概率分布 for k=1:length(J) P(k)=(Tau(visited(end),J(k)Alpha)*(Eta(visited(end),J(k)Beta);%（信息素信息素系數(shù)）*（啟發(fā)因子啟發(fā)因子系數(shù)） end P=P/(sum(P); %按概率原則選取下一個(gè)城市 Pcum=cumsum(P); Select=find(Pcum>=rand); to_visit=J(Select(1); Tabu

5、(i,j)=to_visit; end end if NC>=2 Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:); end%第四步：記錄本次迭代最佳路線 L=zeros(m,1); for i=1:m R=Tabu(i,:); for j=1:(n-1) L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1); end L(i)=L(i)+D(R(1),R(n); end L_best(NC)=min(L); pos=find(L=L_best(NC); R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:); L_ave(NC)=mean(L); NC=NC+1%第五步：更新信息素 Delta_Tau=zeros(n,n); 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); end Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1)=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1)+Q/L(i); end Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;%第六步：禁忌表清零 Tabu=zeros(m,n);end%第七步：