蚁群算法:寻食路径选择 (matlab实现)

蚁群算法对于TSP的问题 文章目录一、算法原理及流程1.1 原理1.2 流程二、蚁群算法对于TSP问题2.1. 城市数据的自定义2.2 matlab代码的实现 一、算法原理及流程 1.1 原理 1、蚂蚁在路径上释放信息素。 2、碰到还没走过的路口,就随机挑选一条路走。同时,释放与路径长度有关的信息素。 3、信息素浓度与路径长度成反比。后来的蚂蚁再次碰到该路口时,就选择信息素浓度较高路径。 4、最优路径上的信息素浓度越来越大... 阅读详情

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由 http://blog.youkuaiyun.com/ibelievefly/article/details/47955473   旅行商问题改写;

 

function ant()
Q=400;%Q表示信息素增强的系数
%nc_now表示当前的迭代次数
nc_max=9999; %nc_max表示自主设置的最大迭代时间 表示终止条件
%first_address表示测试数据中的城市坐标
%RouteOfBest表示各代的最佳路线
%LengthOfBest表示每次迭代的最佳路线的长度
a = 3;%a=0.7表示启发因子,表示信息素的相对重要程度!!!!!!!!!!!很重要
p = 0.1;%p表示信息素的蒸发系数,(1-p)表示信息素持久性系数


%%第一步:变量初始化
SumOfant=30;%SumOfant表示蚂蚁数量
first_address = [%第一个为家,最后一个是食物源
    0 3
    0 2
    -10 0    
    1 0
    6 0
    0 -2
    0 -3
    ];%first_address表示测试数据中的城市坐标
target = [1,length(first_address)];
SumOfCity = size(first_address,1);
length_address =inf.*ones(SumOfCity,SumOfCity);%length_address表示两两城市间的距离
length_address(1,2)= Calculation_length(first_address,1,2);
length_address(2,3)= Calculation_length(first_address,2,3);
length_address(3,6)= Calculation_length(first_address,3,6);
length_address(6,7)= Ca
蚂蚁群算法求解最短路径问题(Python&Matlab实现) 目录 1 知识点 1.1蚁群算法步骤 1.2蚁群算法程序 2 蚂蚁算法求解最短路径问题——Python实现 2.1 源码实现 2.2 ACA_TSP实现 3蚂蚁算法求解最短路径问题——Matlab实现 3.1 流程图 3.2 代码实现 3.3 结果 1 知识点 详细知识点见:智能优化算法—蚁群算法(Python实现) 我们这一节知识点只讲蚁群算法求解最短路径步骤及流程。 1.1蚁群算法步骤 设蚂蚁的数量为m,地点的数量为n,地点i与地点j之... 阅读详情

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