Ant Colony System for the TSP (Matlab Code)

 

function [BestTourLength, BestTour] = ACSTSP(distances_matrix, number_of_ants, MaxIterations, alpha, beta, rho, target_length) 


% Ant Colony System for the TSP 
% 
% ACSTSP(distances_matrix, number_of_ants, MaxIterations, alpha, beta, rho, target_length) 
%   
%   distances_matrix:   symmeric real (NrOfNodes x NrOfNodes)-matrix containing distances 
%                       between all nodes: d[i,i] = 0, d[i,j]=d[j,i] 
%   MaxIterations:      maximum number of iterations to run 
%   target_length:      if a tour is found with less than target_length, the function returns 
%                       stops and returns this tour.     
% 
%   parameter standard values: 
%       number_of_ants = NrOfNodes 
%       alpha = 1 
%       beta = 9 
%       rho = 0.9 
% 
% returns [BestTourLength, BestTour] 


clc; 


load distances_matrix.mat
%d = distances_matrix;          %define d 
d = dis;
n = max(size(d)); 
%m = number_of_ants; 
m = 48;
%t_max = MaxIterations; 
t_max = 100;
%L_target = target_length; 
L_target = 32000;


alpha = 1 
beta = 9
rho = 0.9


%[L_nn, P_nn] = NearestNeighborTSP(d); 


L_best = inf; 
T_best = 0; 


% INITIALIZATION =========================================================== 


% pheromone trails 
%c = 1 / (n * L_nn); 
c = 10^-6;
tau = ones(n,n) * c; 


% place m ants in n nodes 
ant_tours = zeros(m, n+1); 
ant_tours(:,1) = randint(m,1,[1,48]); 


t = 1; 
while ((t <= t_max) & (L_target < L_best)) 


% CREATE TOURS ============================================================= 


        for s = 2 : n     
                for k = 1 : m 
            current_node = ant_tours(k,s-1);     
            visited = ant_tours(k,:); 
            to_visit = setdiff([1:n],visited); 
            c_tv = length(to_visit); 
            p = zeros(1,c_tv); 
            for i = 1 : c_tv 
                p(i) = (tau(current_node,to_visit(i)))^alpha * (1/d(current_node,to_visit(i)))^beta; 
            end 
            sum_p = sum(p); 
            p = p / sum_p; 
            for i = 2 : c_tv 
                p(i) = p(i) + p(i-1); 
            end 
            r = rand; 
            select = to_visit(c_tv); 
                        for i = 1 : c_tv 
                if (r <= p(i)) 
                    select = to_visit(i); 
                    break; 
                end 
                        end 
            city_to_visit = select; 
            ant_tours(k,s) = city_to_visit; 
            tau(current_node,city_to_visit) = (1 - rho) * tau(current_node,city_to_visit) + c; 
                end 
        end 


% UPDATE =================================================================== 


        ant_tours(:,n+1) = ant_tours(:,1); 
        L_T = zeros(1,m); 
        best_ant = 1; 
        for k = 1 : m 
        P = ant_tours(k,:); 
        L = 0; 
        for i = 1 : n 
            L = L + d(P(i),P(i+1)); 
        end 
        L_T(k) = L; 
        if (L_T(k) < L_T(best_ant)) 
            best_ant = k; 
        end 
        end 
        L_min = min(L_T); 
        T_min = ant_tours(best_ant,:); 


% update pheromone trails; 
        for i = 1 : n 
        tau(T_min(i),T_min(i+1)) = (1 - rho) * tau(T_min(i),T_min(i+1)) + rho / L_min; 
        end 


% COMPLETE ================================================================ 
        clc; 
        t = t + 1 
        current_cities = ant_tours(:,n); 
        ant_tours = zeros(m, n+1); 
        ant_tours(:,1) = current_cities; 
        if (L_min < L_best) 
        L_best = L_min; 
        T_best = T_min; 
        end 
        L_best 


end % ends while 


clc; 
t 
BestTourLength = L_best 
BestTour = T_best