蚁群求TSP问题，MATLAB代码（订阅专栏后可直接复制粘贴，无需再次下载）

本文给出一个蚁群算法求解TSP问题的例程，附有完整的MATLAB代码可供参考

算法步骤

蚁群算法被广泛应用于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）。TSP是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短的路径，使得旅行商可以经过所有城市恰好一次，最后回到出发城市。

下面是蚁群算法处理TSP问题的步骤：

1. 初始化：生成一群蚂蚁，并随机分配每只蚂蚁的初始位置。
2. 选择下一个城市：每只蚂蚁根据信息素浓度和启发函数选择下一个要访问的城市。信息素浓度影响蚂蚁选择的概率，较高浓度的路径更有可能被选择，而启发函数用于评估城市之间的距离或相关性。
3. 更新信息素：每只蚂蚁访问完所有城市后，根据路径的总距离更新路径上的信息素浓度。较短路径上的信息素浓度增加，而较长路径上的信息素浓度减少。
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件（例如规定的迭代次数或达到预设的最优解）。
5. 输出最优解：选择路径上总距离最短的路径作为最优解。

蚁群算法处理TSP问题的关键在于信息素的更新和蚂蚁的路径选择策略。通过蚂蚁的合作和信息素的更新，蚁群算法能够逐步收敛到更优的解。

【注】蚁群算法还有一种叫做改进的蚁群系统（Improvement Ant System，简称IAS），它通过引入局部搜索和蚂蚁种群的精英选择策略，进一步提升了蚁群算法在TSP问题中的性能。

程序说明

自定义的途径点坐标：