蚁群算法matlab代码

城市间蚁群算法matlab实现%% I. 清空环境变量clear allclc%% II. 导入数据31个城市的坐标load citys_data.mat%% III. 计算城市间相互距离n = size(citys,1);D = zeros(n,n);for i = 1:nfor j = 1:nif i ~= jD(i,j) = sqrt(sum((citys(i,:) - citys(j,:)).^2));elseD(i,j) = 1e-4; %用很小的值代替0 公式需要endendend%% IV. 初始化参数m = 50; % 蚂蚁数量alpha = 1; % 信息素重要程度因子beta = 5; % 启发函数重要程度因子rho = 0.1; % 信息素挥发因子Q = 1; % 常系数Eta = 1./D; % 启发函数Tau = ones(n,n); % 信息素矩阵Table = zeros(m,n); % 路径记录表m个蚂蚁走过的路径iter = 1; % 迭代次数初值iter_max = 200; % 最大迭代次数Route_best = zeros(iter_max,n); % 各代最佳路径Length_best = zeros(iter_max,1); % 各代最佳路径的长度Length_ave = zeros(iter_max,1); % 各代路径的平均长度%% V. 迭代寻找最佳路径while iter <= iter_max% 随机产生各个蚂蚁的起点城市start = zeros(m,1);for i = 1:m %50个蚂蚁随机产生的起始城市位置temp = randperm(n);start(i) = temp(1);endTable(:,1) = start; %初始位置citys_index = 1:n; %城市索引取出来% 逐个蚂蚁路径选择for i = 1:m% 逐个城市路径选择for j = 2:ntabu = Table(i,1:(j - 1)); % 已访问的城市集合(禁忌表)allow_index = ~ismember(citys_index,tabu); %没有访问过的城市取出来allow = citys_index(allow_index); % 待访问的城市集合P = allow;% 计算城市间转移概率for k = 1:length(allow)P(k) = Tau(tabu(end),allow(k))^alpha * Eta(tabu(end),allow(k))^beta; %end代表最后一个元素对应公式endP = P/sum(P);% 轮盘赌法选择下一个访问城市Pc = cumsum(P);target_index = find(Pc >= rand);target = allow(target_index(1));Table(i,j) = target; %记录下来，添加新访问的城市endend% 计算各个蚂蚁的路径距离Length = zeros(m,1);for i = 1:mRoute = Table(i,:); %每个蚂蚁的路径取出来for j = 1:(n - 1)Length(i) = Length(i) + D(Route(j),Route(j + 1));endLength(i) = Length(i) + D(Route(n),Route(1));end% 计算最短路径距离及平均距离if iter == 1[min_Length,min_index] = min(Length);Length_best(iter) = min_Length;Length_ave(iter) = mean(Length);Route_best(iter,:) = Table(min_index,:);else[min_Length,min_index] = min(Length);Length_best(iter) = min(Length_best(iter - 1),min_Length);Length_ave(iter) = mean(Length);if Length_best(iter) == min_LengthRoute_best(iter,:) = Table(min_index,:);elseRoute_best(iter,:) = Route_best((iter-1),:);endend% 更新信息素Delta_Tau = zeros(n,n);% 逐个蚂蚁计算for i = 1:m% 逐个城市计算for j = 1:(n - 1)Delta_Tau(Table(i,j),Table(i,j+1)) = Delta_Tau(Table(i,j),Table(i,j+1)) + Q/Length(i);endDelta_Tau(Table(i,n),Table(i,1)) = Delta_Tau(Table(i,n),Table(i,1)) + Q/Length(i);endTau = (1-rho) * Tau + Delta_Tau;% 迭代次数加1，清空路径记录表iter = iter + 1;Table = zeros(m,n);end%% VI. 结果显示[Shortest_Length,index] = min(Length_best);Shortest_Route = Route_best(index,:);disp(['最短距离:' num2str(Shortest_Length)]);disp(['最短路径:' num2str([Shortest_Route Shortest_Route(1)])]);%% VII. 绘图1960009019 l132********figure(1)plot([citys(Shortest_Route,1);citys(Shortest_Route(1),1)],...[citys(Shortest_Route,2);citys(Shortest_Route(1),2)],'o-');grid onfor i = 1:size(citys,1)text(citys(i,1),citys(i,2),[' ' num2str(i)]);endtext(citys(Shortest_Route(1),1),citys(Shortest_Route(1),2),' 起点');text(citys(Shortest_Route(end),1),citys(Shortest_Route(end),2),'终点');xlabel('城市位置横坐标')ylabel('城市位置纵坐标')title(['蚁群算法优化路径(最短距离:' num2str(Shortest_Length) ')']) figure(2)plot(1:iter_max,Length_best,'b',1:iter_max,Length_ave,'r:')legend('最短距离','平均距离')xlabel('迭代次数')ylabel('距离')title('各代最短距离与平均距离对比')。

一、引言随着科技的不断发展，各种电子设备在我们的生活中起着越来越重要的作用。

然而，这些电子设备在长时间的使用过程中难免会出现故障，而故障的及时准确诊断对于设备的正常运行和维护至关重要。

故障诊断技术的研究和应用显得尤为重要。

二、故障诊断方法的研究现状1.基于蚁群算法的故障诊断方法蚁群算法是一种通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素路径来解决组合优化等计算问题的启发式算法。

近年来，蚁群算法在故障诊断领域得到了广泛的应用。

其优点在于能够充分利用信息素路径的思想，通过不断搜索最优解的方式，找到最适合的故障诊断方案。

2.传统的故障诊断方法传统的故障诊断方法多为基于专家系统或规则库的方式，需要事先对设备的故障类型和规律进行深入的研究和积累。

在实际应用中存在诊断效率低、难以适应复杂环境的问题。

三、基于蚁群算法的故障诊断代码实现1. 蚁群算法的原理蚁群算法是一种模拟蚂蚁在寻找食物过程中留下信息素路径的算法，通过信息素路径的不断蒸发和更新，最终寻找到最优的路径。

在故障诊断中，可以将设备的故障模式看作“食物”，蚂蚁的行走路径看作“诊断路径”，通过模拟蚂蚁在搜索食物的过程中留下信息素路径的方式，来寻找最优的故障诊断路径。

2.算法流程（1）初始化信息素和蚂蚁的位置；（2）蚂蚁根据信息素浓度选择下一步的行走方向；（3）蚂蚁行走后更新信息素浓度；（4）重复步骤（2）和（3），直到所有蚂蚁都找到故障诊断路径；（5）根据信息素浓度更新蚂蚁的行走路径。

3.代码实现以MATLAB为例，基于蚁群算法的故障诊断代码可以通过以下步骤实现：（1）初始化信息素和蚂蚁的位置，设定设备故障模式和规则库；（2）根据信息素浓度和故障规则，确定蚂蚁下一步的行走路径；（3）蚂蚁行走后更新信息素浓度；（4）重复步骤（2）和（3），直到所有蚂蚁都找到故障诊断路径；（5）根据信息素浓度更新蚂蚁的行走路径，最终得到最优的故障诊断路径。

四、代码优化与应用1. 参数调优在实际编写故障诊断代码时，需要针对具体的设备和故障情况进行参数的调优，以保证算法的高效性和准确性。

30个智能算法matlab代码以下是30个使用MATLAB编写的智能算法的示例代码： 1. 线性回归算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 4, 6, 8, 10];coefficients = polyfit(x, y, 1);predicted_y = polyval(coefficients, x);2. 逻辑回归算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitglm(x, y, 'Distribution', 'binomial'); predicted_y = predict(model, x);3. 支持向量机算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3];y = [1, 1, -1, -1, -1];model = fitcsvm(x', y');predicted_y = predict(model, x');4. 决策树算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitctree(x', y');predicted_y = predict(model, x');5. 随机森林算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = TreeBagger(50, x', y');predicted_y = predict(model, x');6. K均值聚类算法：matlab.x = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; y = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; data = [x', y'];idx = kmeans(data, 2);7. DBSCAN聚类算法：matlab.x = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; y = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; data = [x', y'];epsilon = 2;minPts = 2;[idx, corePoints] = dbscan(data, epsilon, minPts);8. 神经网络算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [0, 0, 1, 1, 1];net = feedforwardnet(10);net = train(net, x', y');predicted_y = net(x');9. 遗传算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4;nvars = 1;lb = 0;ub = 5;options = gaoptimset('PlotFcns', @gaplotbestf);[x, fval] = ga(fitnessFunction, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);10. 粒子群优化算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4;nvars = 1;lb = 0;ub = 5;options = optimoptions('particleswarm', 'PlotFcn',@pswplotbestf);[x, fval] = particleswarm(fitnessFunction, nvars, lb, ub, options);11. 蚁群算法：matlab.distanceMatrix = [0, 2, 3; 2, 0, 4; 3, 4, 0];pheromoneMatrix = ones(3, 3);alpha = 1;beta = 1;iterations = 10;bestPath = antColonyOptimization(distanceMatrix, pheromoneMatrix, alpha, beta, iterations);12. 粒子群-蚁群混合算法：matlab.distanceMatrix = [0, 2, 3; 2, 0, 4; 3, 4, 0];pheromoneMatrix = ones(3, 3);alpha = 1;beta = 1;iterations = 10;bestPath = particleAntHybrid(distanceMatrix, pheromoneMatrix, alpha, beta, iterations);13. 遗传算法-粒子群混合算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4;nvars = 1;lb = 0;ub = 5;gaOptions = gaoptimset('PlotFcns', @gaplotbestf);psOptions = optimoptions('particleswarm', 'PlotFcn',@pswplotbestf);[x, fval] = gaParticleHybrid(fitnessFunction, nvars, lb, ub, gaOptions, psOptions);14. K近邻算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitcknn(x', y');predicted_y = predict(model, x');15. 朴素贝叶斯算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitcnb(x', y');predicted_y = predict(model, x');16. AdaBoost算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3];y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitensemble(x', y', 'AdaBoostM1', 100, 'Tree'); predicted_y = predict(model, x');17. 高斯混合模型算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5]';y = [0, 0, 1, 1, 1]';data = [x, y];model = fitgmdist(data, 2);idx = cluster(model, data);18. 主成分分析算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; coefficients = pca(x');transformed_x = x' coefficients;19. 独立成分分析算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; coefficients = fastica(x');transformed_x = x' coefficients;20. 模糊C均值聚类算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; options = [2, 100, 1e-5, 0];[centers, U] = fcm(x', 2, options);21. 遗传规划算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4; nvars = 1;lb = 0;ub = 5;options = optimoptions('ga', 'PlotFcn', @gaplotbestf);[x, fval] = ga(fitnessFunction, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);22. 线性规划算法：matlab.f = [-5; -4];A = [1, 2; 3, 1];b = [8; 6];lb = [0; 0];ub = [];[x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb, ub);23. 整数规划算法：matlab.f = [-5; -4];A = [1, 2; 3, 1];b = [8; 6];intcon = [1, 2];[x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b);24. 图像分割算法：matlab.image = imread('image.jpg');grayImage = rgb2gray(image);binaryImage = imbinarize(grayImage);segmented = medfilt2(binaryImage);25. 文本分类算法：matlab.documents = ["This is a document.", "Another document.", "Yet another document."];labels = categorical(["Class 1", "Class 2", "Class 1"]);model = trainTextClassifier(documents, labels);newDocuments = ["A new document.", "Another new document."];predictedLabels = classifyText(model, newDocuments);26. 图像识别算法：matlab.image = imread('image.jpg');features = extractFeatures(image);model = trainImageClassifier(features, labels);newImage = imread('new_image.jpg');newFeatures = extractFeatures(newImage);predictedLabel = classifyImage(model, newFeatures);27. 时间序列预测算法：matlab.data = [1, 2, 3, 4, 5];model = arima(2, 1, 1);model = estimate(model, data);forecastedData = forecast(model, 5);28. 关联规则挖掘算法：matlab.data = readtable('data.csv');rules = associationRules(data, 'Support', 0.1);29. 增强学习算法：matlab.environment = rlPredefinedEnv('Pendulum');agent = rlDDPGAgent(environment);train(agent);30. 马尔可夫决策过程算法：matlab.states = [1, 2, 3];actions = [1, 2];transitionMatrix = [0.8, 0.1, 0.1; 0.2, 0.6, 0.2; 0.3, 0.3, 0.4];rewardMatrix = [1, 0, -1; -1, 1, 0; 0, -1, 1];policy = mdpPolicyIteration(transitionMatrix, rewardMatrix);以上是30个使用MATLAB编写的智能算法的示例代码，每个算法都可以根据具体的问题和数据进行相应的调整和优化。

蚁群算法路径优化matlab代码标题：蚁群算法路径优化 MATLAB 代码正文:蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁搜索食物路径的优化算法，常用于求解复杂问题。

在路径优化问题中，蚂蚁需要从起点移动到终点，通过探索周围区域来寻找最短路径。

MATLAB 是一个常用的数值计算软件，可以用来实现蚁群算法的路径优化。

下面是一个基本的 MATLAB 代码示例，用于实现蚁群算法的路径优化:```matlab% 定义参数num_ants = 100; % 蚂蚁数量num_steps = 100; % 路径优化步数search_radius = 2; % 搜索半径max_iterations = 1000; % 最大迭代次数% 随机生成起点和终点的位置坐标start_pos = [randi(100), randi(100)];end_pos = [75, 75];% 初始化蚂蚁群体的位置和方向ants_pos = zeros(num_ants, 2);ants_dir = zeros(num_ants, 2);for i = 1:num_antsants_pos(i, :) = start_pos + randn(2) * search_radius; ants_dir(i, :) = randomvec(2);end% 初始化蚂蚁群体的速度ants_vel = zeros(num_ants, 2);for i = 1:num_antsants_vel(i, :) = -0.1 * ants_pos(i, :) + 0.5 *ants_dir(i, :);end% 初始时蚂蚁群体向终点移动for i = 1:num_antsans_pos = end_pos;ans_vel = ants_vel;for j = 1:num_steps% 更新位置和速度ans_pos(i) = ans_pos(i) + ans_vel(i);ants_vel(i, :) = ones(1, num_steps) * (-0.1 * ans_pos(i) + 0.5 * ans_dir(i, :));end% 更新方向ants_dir(i, :) = ans_dir(i, :) - ans_vel(i) * 3;end% 迭代优化路径max_iter = 0;for i = 1:max_iterations% 计算当前路径的最短距离dist = zeros(num_ants, 1);for j = 1:num_antsdist(j) = norm(ants_pos(j) - end_pos);end% 更新蚂蚁群体的位置和方向for j = 1:num_antsants_pos(j, :) = ants_pos(j, :) - 0.05 * dist(j) * ants_dir(j, :);ants_dir(j, :) = -ants_dir(j, :);end% 更新蚂蚁群体的速度for j = 1:num_antsants_vel(j, :) = ants_vel(j, :) - 0.001 * dist(j) * ants_dir(j, :);end% 检查是否达到最大迭代次数if i > max_iterationsbreak;endend% 输出最优路径[ans_pos, ans_vel] = ants_pos;path_dist = norm(ans_pos - end_pos);disp(["最优路径长度为:" num2str(path_dist)]);```拓展:上述代码仅仅是一个简单的示例，实际上要实现蚁群算法的路径优化，需要更加复杂的代码实现。

先新建一个主程序M文件ACATSP.m 代码如下:function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%================================================================ =========%% 主要符号说明%% C n个城市的坐标，n×2的矩阵%% NC_max 蚁群算法MATLAB程序最大迭代次数%% 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 表示蚁群算法MATLAB程序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%%================================================================ =========%% 蚁群算法MATLAB程序第一步：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:nfor j=1:nif i~=jD(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;D(i,j)=eps; % i = j 时不计算，应该为0，但后面的启发因子要取倒数，用eps（浮点相对精度）表示endD(j,i)=D(i,j); %对称矩阵endendEta=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，记录迭代次数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while NC<=NC_max %停止条件之一：达到最大迭代次数，停止%% 蚁群算法MATLAB程序第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上Randpos=[]; %随即存取for i=1:(ceil(m/n))Randpos=[Randpos,randperm(n)];endTabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))'; %此句不太理解？%% 蚁群算法MATLAB程序第三步：m只蚂蚁按概率函数选择下一座城市，完成各自的周游for j=2:n %所在城市不计算for i=1:mvisited=Tabu(i,1:(j-1)); %记录已访问的城市，避免重复访问J=zeros(1,(n-j+1)); %待访问的城市P=J; %待访问城市的选择概率分布for k=1:nif length(find(visited==k))==0 %开始时置0J(Jc)=k;Jc=Jc+1; %访问的城市个数自加1endend%% 下面计算蚁群算法MATLAB程序待选城市的概率分布for k=1:length(J)P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta);endP=P/(sum(P));%% 按概率原则选取下一个城市Pcum=cumsum(P); %cumsum，元素累加即求和Select=find(Pcum>=rand); %若计算的概率大于原来的就选择这条路线to_visit=J(Select(1));Tabu(i,j)=to_visit;endendif NC>=2Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:);end%% 蚁群算法MATLAB程序第四步：记录本次迭代最佳路线L=zeros(m,1); %开始距离为0，m*1的列向量for i=1:mR=Tabu(i,:);for j=1:(n-1)L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1)); %原距离加上第j个城市到第j+1个城市的距离L(i)=L(i)+D(R(1),R(n)); %一轮下来后走过的距离endL_best(NC)=min(L); %最佳距离取最小pos=find(L==L_best(NC));R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:); %此轮迭代后的最佳路线L_ave(NC)=mean(L); %此轮迭代后的平均距离NC=NC+1 %迭代继续%% 蚁群算法MATLAB程序第五步：更新信息素Delta_Tau=zeros(n,n); %开始时信息素为n*n的0矩阵for i=1:mfor 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);%此次循环在路径（i，j）上的信息素增量endDelta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))+Q/L(i);%此次循环在整个路径上的信息素增量endTau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau; %考虑信息素挥发，更新后的信息素%% 蚁群算法MATLAB程序第六步：禁忌表清零Tabu=zeros(m,n); %%直到最大迭代次数end%% 蚁群算法MATLAB程序第七步：输出结果Pos=find(L_best==min(L_best)); %找到最佳路径（非0为真）Shortest_Route=R_best(Pos(1),:) %最大迭代次数后最佳路径Shortest_Length=L_best(Pos(1)) %最大迭代次数后最短距离subplot(1,2,1) %绘制第一个子图形DrawRoute(C,Shortest_Route) %画路线图的子函数subplot(1,2,2) %绘制第二个子图形plot(L_best)hold on %保持图形plot(L_ave,'r')title('平均距离和最短距离') %标题建立一个子程序DrawRoute.m代码如下:function DrawRoute(C,R)%%================================================================ =========%% DrawRoute.m%% 画路线图的子函数%%-------------------------------------------------------------------------%% C Coordinate 节点坐标，由一个N×2的矩阵存储%% R Route 路线%%================================================================ =========N=length(R);scatter(C(:,1),C(:,2));hold onplot([C(R(1),1),C(R(N),1)],[C(R(1),2),C(R(N),2)],'g')hold onfor ii=2:Nplot([C(R(ii-1),1),C(R(ii),1)],[C(R(ii-1),2),C(R(ii),2)],'g')hold onendtitle('旅行商问题优化结果')需要输入的参数数据有:C: n个城市的坐标，n×2的矩阵NC_max: 蚁群算法MATLAB程序最大迭代次数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:表示蚁群算法MATLAB程序信息素增加强度系数运行时打开ACATSP.m 点击运行或输入ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)一个运行实例:m=31;Alpha=1;Beta=5;Rho=0.1;NC_max=200;Q=100;31都市坐标为：1304 23123639 13154177 22443712 13993488 15353326 15563238 12294196 10044312 7904386 5703007 1970 2562 1756 2788 1491 2381 1676 1332 695 3715 1678 3918 2179 4061 2370 3780 2212 3676 2578 4029 2838 4263 2931 3429 1908 3507 2367 3394 2643 3439 3201 2935 3240 3140 3550 2545 2357 2778 2826 2370 2975。

蚁群算法matlab代码讲解蚁群算法（Ant Colony Algorithm）是模拟蚁群觅食行为而提出的一种优化算法。

它以蚁群觅食的方式来解决优化问题，比如旅行商问题、图着色问题等。

该算法模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为，通过信息素的正反馈和启发式搜索来实现问题的最优解。

在蚁群算法中，首先需要初始化一组蚂蚁和问题的解空间。

每只蚂蚁沿着路径移动，通过信息素和启发式规则来选择下一步的移动方向。

当蚂蚁到达目标位置后，会根据路径的长度来更新信息素。

下面是一个用MATLAB实现蚁群算法的示例代码：```matlab% 参数设置num_ants = 50; % 蚂蚁数量num_iterations = 100; % 迭代次数alpha = 1; % 信息素重要程度因子beta = 5; % 启发式因子rho = 0.1; % 信息素蒸发率Q = 1; % 信息素增加强度因子pheromone = ones(num_cities, num_cities); % 初始化信息素矩阵% 初始化蚂蚁位置和路径ants = zeros(num_ants, num_cities);for i = 1:num_antsants(i, 1) = randi([1, num_cities]);end% 迭代计算for iter = 1:num_iterations% 更新每只蚂蚁的路径for i = 1:num_antsfor j = 2:num_cities% 根据信息素和启发式规则选择下一步移动方向next_city = choose_next_city(pheromone, ants(i, j-1), beta);ants(i, j) = next_city;endend% 计算每只蚂蚁的路径长度path_lengths = zeros(num_ants, 1);for i = 1:num_antspath_lengths(i) = calculate_path_length(ants(i, :), distances);end% 更新信息素矩阵pheromone = (1 - rho) * pheromone;for i = 1:num_antsfor j = 2:num_citiespheromone(ants(i, j-1), ants(i, j)) = pheromone(ants(i, j-1), ants(i, j)) + Q / path_lengths(i); endendend```上述代码中的参数可以根据具体问题进行调整。

蚁群算法MATLAB代码function [y,val]=QACSticload att48 att48;MAXIT=300; % 最大循环次数NC=48; % 城市个数tao=ones(48,48);% 初始时刻各边上的信息最为1rho=0.2; % 挥发系数alpha=1;beta=2;Q=100;mant=20; % 蚂蚁数量iter=0; % 记录迭代次数for i=1:NC % 计算各城市间的距离for j=1:NCdistance(i,j)=sqrt((att48(i,2)-att48(j,2))^2+(att48(i,3)-att48(j,3))^2);endendbestroute=zeros(1,48); % 用来记录最优路径routelength=inf; % 用来记录当前找到的最优路径长度% for i=1:mant % 确定各蚂蚁初始的位置% endfor ite=1:MAXITfor ka=1:mant %考查第K只蚂蚁deltatao=zeros(48,48); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零[routek,lengthk]=travel(distance,tao,alpha,beta);if lengthk<="">routelength=lengthk;bestroute=routek;endfor i=1:NC-1 % 第K只蚂蚁在路径上释放的信息量deltatao(routek(i),routek(i+1))=deltatao(routek(i),routek(i+1 ))+Q/lengthk;enddeltatao(routek(48),1)=deltatao(routek(48),1)+Q/lengthk;endfor i=1:NC-1for j=i+1:NCif deltatao(i,j)==0deltatao(i,j)=deltatao(j,i);endendendtao=(1-rho).*tao+deltatao;endy=bestroute;val=routelength;function [y,val]=travel(distance,tao,alpha,beta) % 某只蚂蚁找到的某条路径[m,n]=size(distance);p=fix(m*rand)+1;val=0; % 初始路径长度设为0tabuk=[p]; % 假设该蚂蚁都是从第p 个城市出发的for i=1:m-1np=tabuk(length(tabuk)); % 蚂蚁当前所在的城市号p_sum=0;for j=1:mif isin(j,tabuk)continue;elseada=1/distance(np,j);p_sum=p_sum+tao(np,j)^alpha*ada^beta;endendcp=zeros(1,m); % 转移概率for j=1:mif isin(j,tabuk)continue;elseada=1/distance(np,j);cp(j)=tao(np,j)^alpha*ada^beta/p_sum;endendNextCity=pchoice(cp);tabuk=[tabuk,NextCity];val=val+distance(np,NextCity);endy=tabuk;function y=isin(x,A) % 判断数x 是否在向量A 中，如在返回1 ，否则返回0 y=0;for i=1:length(A)if A(i)==xy=1;break;endendfunction y=pchoice(A)a=rand;tempA=zeros(1,length(A)+1); for i=1:length(A) tempA(i+1)=tempA(i)+A(i); endfor i=2:length(tempA)if a<=tempA(i)y=i-1;break;endend。

#include<iostream.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#include<math.h>#define citynumber 5#define Q 100#define p 0.5#define NM2 1000#define A 1#define B 5int ccdi=-1;//全局变量,用在myrand()中float myrand()//产生0-1随机数,100个,每调用一次,结果不同{srand(time(0));float my[100];ccdi++;if (ccdi==100)ccdi=0;for(int mi=0;mi<100;mi++){float fav=rand()%10000;my[mi]=fav/10000;}return my[ccdi];}double fpkij(double T[citynumber][citynumber],double n[citynumber][citynumber],int tabu[citynumber][citynumber],int k,int s,int i,int j )//定义函数用于计算Pij{//double A=0.5,B=0.5;double sumup,pkij,sumdown;sumdown=0;for(int aTi=0;aTi<citynumber;aTi++){for(int aTj=0;aTj<citynumber;aTj++)aT[aTi][aTj]=pow(T[aTi][aTj],A);}for(int bni=0;bni<citynumber;bni++){for(int bnj=0;bnj<citynumber;bnj++)bn[bni][bnj]=pow(n[bni][bnj],B);}for (int can=0;can<citynumber;can++)//判断,除掉已经走过的城市{if(can==tabu[k][ci]){aT[i][can]=0;bn[i][can]=0;}}sumup=aT[i][j]*bn[i][j];for(int tj=0;tj<citynumber;tj++)sumdown=aT[i][tj]*bn[i][tj]+sumdown;pkij=sumup/sumdown;return pkij;}void main(){ doublecity[citynumber][2]={{0,1},{0,2},{2,2},{2,4},{1,3}/*,{3,4},{4,7},{2,8},{3,9},{1,10},{1,0},{2,1},{3,0},{4,9},{5,2},{6,2},{7,1},{8,6},{9,0},{10,3}*/}; /*城市坐标*/ double d[citynumber][citynumber]; //L[j][k]是城市j to k距离for(int j=0;j<citynumber;j++){d[j][k]=sqrt((city[j][0]-city[k][0])*(city[j][0]-city[k][0])+(city[j][1]-city[k][1])*(city[j][1]-city[k] [1]));// cout<<d[j][k]<<" ";}//cout<<"\n";} /*计算距离,从j城市到k城市*//* for (int cj=0;cj<10;cj++){float c=myrand();cout<<c<<" "<<"\n";}*///输出随机数double n[citynumber][citynumber];for(int ni=0;ni<citynumber;ni++){for(int j=0;j<citynumber;j++)}//cout<<"\n";} /*初始化visibility nij*/double L[citynumber];int shortest[citynumber];double T[citynumber][citynumber];for(int ti=0;ti<citynumber;ti++){for (int j=0;j<citynumber;j++){//cout<<T[ti][j]<<" ";}//cout<<"\n";}/*初始化t*/double changT[citynumber][citynumber];//step2:for(int NC=0;NC<NM2;NC++){ for(int cti=0;cti<citynumber;cti++){for (int j=0;j<citynumber;j++){changT[cti][j]=0;//cout<<changT[cti][j]<<" ";}//cout<<"\n";} /*初始化changT*/int tabu[citynumber][citynumber];//tabu[k][s]表示第k只蚂蚁,第s次循环所在的城市for (int i=0;i<citynumber;i++)tabu[tai][i]=0;}for (int tabui1=0;tabui1<citynumber;tabui1++)tabu[tabui1][0]=tabui1;/*for (tai=0;tai<citynumber;tai++){for (int i=0;i<citynumber;i++)cout<<tabu[tai][i]<<" ";cout<<"\n";}*///初始化tabufor(int kk=0;kk<citynumber;kk++)L[kk]=0;//第三步开始for(int s=0;s<citynumber-1;s++){for(int k=0;k<citynumber;){int ci,can;float sumpk=0;float pkij;hq2: can++;if (can==citynumber) can=0;for (ci=0;ci<=s;ci++){if(can==tabu[k][ci]) goto hq2;}pkij=fpkij(T,n,tabu,k,s,tabu[k][s],can);sumpk=sumpk+pkij;else goto hq2;tabu[k][s+1]=can;k++;}} //第三步完成/*for (tai=0;tai<citynumber;tai++){for (int i=0;i<citynumber;i++) }*///输出一个循环后的tabu[][]//第四步开始for(int k4=0;k4<citynumber;k4++){s44=s4+1;if (s44==citynumber) s44=0;L[k4]+=d[tabu[k4][s4]][tabu[k4][s44]]; }//cout<<L[k4]<<" ";}//计算L[k]float shortest1=0; int short2=0;//最短距离for(ii=1;shorti<citber;shi++ ){shortest1=L[0];if(L[shorti]<=shortest1){shortest1=L[shorti];short2=shorti;}}//cout<<L[sort2]<<"\n";cout<<short2<<"\n";for(int shoi=0;shoi<ctynumber;shoi++){shortest[shoi]=tabu[short2][shoi];//cout<<shest[shoi]<<" ";}//cout<<"\n";for(int k41=0;k41<citynumber;k41++){for(int s41=0,ss=0;s41<citynumber;s41++){ss=s41+1;if (ss==citynumber) ss=0;changT[tabu[k41][s41]][tabu[k41][ss]]+=Q/L[k41];changT[tabu[k41][ss]][tabu[k41][s41]]=changT[tabu[k41][s41]][tabu[k41][ss]]; }}/* for(int cti4=0;cti4<citynumber;cti4++){for (int j=0;j<citynumber;j++){cout<<changT[cti4][j]<<" ";}cout<<"\n";}*///第四步完// 第五步开始for(int i5=0;i5<citynumber;i5++){for(int j5=0;j5<citynumber;j5++){// cout<<T[i5][j5]<<" ";}//cout<<"\n";}}for(int shoi1=0;shoi1<citynumber;shoi1++){cout<<city[shortest[shoi1]][0]<<" "<<city[shortest[shoi1]][1]<<" ";}}。

% Ant Colony Optimization for the Clustering% Reference : An ant colony approach for clustering %% Author : Du Yi%% Copyright : /%% Data : 31/03/06clc;clear;% N = number_of_test_sample;N =150;% n = number_of_attribute_of_test_sample;n = 4;% K = number_of_cluster;K = 3;% R = number_of_ants;R = 10;% t_max = MaxIterations;t_max = 1000;% X = test_sample_matrix;X = [5.1 3.5 1.4 0.24.9 3.0 1.4 0.24.7 3.2 1.3 0.24.6 3.1 1.5 0.25.0 3.6 1.4 0.25.4 3.9 1.7 0.44.6 3.4 1.4 0.35.0 3.4 1.5 0.24.4 2.9 1.4 0.24.9 3.1 1.5 0.15.4 3.7 1.5 0.24.8 3.4 1.6 0.24.8 3.0 1.4 0.14.3 3.0 1.1 0.15.8 4.0 1.2 0.25.7 4.4 1.5 0.45.4 3.9 1.3 0.45.1 3.5 1.4 0.35.7 3.8 1.7 0.35.1 3.8 1.5 0.35.4 3.4 1.7 0.24.6 3.6 1.0 0.25.1 3.3 1.7 0.54.8 3.4 1.9 0.25.0 3.0 1.6 0.2 5.0 3.4 1.6 0.4 5.2 3.5 1.5 0.2 5.2 3.4 1.4 0.2 4.7 3.2 1.6 0.24.8 3.1 1.6 0.25.4 3.4 1.5 0.4 5.2 4.1 1.5 0.1 5.5 4.2 1.4 0.24.9 3.1 1.5 0.15.0 3.2 1.2 0.2 5.5 3.5 1.3 0.2 4.9 3.1 1.5 0.14.4 3.0 1.3 0.25.1 3.4 1.5 0.2 5.0 3.5 1.3 0.3 4.5 2.3 1.3 0.34.4 3.2 1.3 0.25.0 3.5 1.6 0.6 5.1 3.8 1.9 0.44.8 3.0 1.4 0.35.1 3.8 1.6 0.24.6 3.2 1.4 0.25.3 3.7 1.5 0.2 5.0 3.3 1.4 0.2 7.0 3.2 4.7 1.46.4 3.2 4.5 1.5 6.9 3.1 4.9 1.55.5 2.3 4.0 1.36.5 2.8 4.6 1.55.7 2.8 4.5 1.36.3 3.3 4.7 1.6 4.9 2.4 3.3 1.0 6.6 2.9 4.6 1.3 5.2 2.7 3.9 1.4 5.0 2.0 3.5 1.05.9 3.0 4.2 1.56.0 2.2 4.0 1.0 6.1 2.9 4.7 1.4 5.6 2.9 3.6 1.35.6 3.0 4.5 1.55.8 2.7 4.1 1.06.2 2.2 4.5 1.5 5.6 2.5 3.9 1.15.9 3.2 4.8 1.86.1 2.8 4.0 1.3 6.3 2.5 4.9 1.5 6.1 2.8 4.7 1.2 6.4 2.9 4.3 1.3 6.6 3.0 4.4 1.4 6.8 2.8 4.8 1.4 6.7 3.0 5.0 1.7 6.0 2.9 4.5 1.5 5.7 2.6 3.5 1.0 5.5 2.4 3.8 1.1 5.5 2.4 3.7 1.05.8 2.7 3.9 1.26.0 2.7 5.1 1.65.4 3.0 4.5 1.56.0 3.4 4.5 1.6 6.7 3.1 4.7 1.5 6.3 2.3 4.4 1.3 5.6 3.0 4.1 1.3 5.5 2.5 4.0 1.35.5 2.6 4.4 1.26.1 3.0 4.6 1.4 5.8 2.6 4.0 1.2 5.0 2.3 3.3 1.0 5.6 2.7 4.2 1.3 5.7 3.0 4.2 1.25.7 2.9 4.2 1.36.2 2.9 4.3 1.3 5.1 2.5 3.0 1.15.7 2.8 4.1 1.36.3 3.3 6.0 2.5 5.8 2.7 5.1 1.97.1 3.0 5.9 2.1 6.3 2.9 5.6 1.86.5 3.0 5.8 2.27.6 3.0 6.6 2.1 4.9 2.5 4.5 1.7 7.3 2.9 6.3 1.8 6.7 2.5 5.8 1.86.5 3.2 5.1 2.06.4 2.7 5.3 1.96.8 3.0 5.5 2.15.7 2.5 5.0 2.05.8 2.8 5.1 2.46.4 3.2 5.3 2.36.5 3.0 5.5 1.87.7 3.8 6.7 2.27.7 2.6 6.9 2.36.0 2.2 5.0 1.56.9 3.2 5.7 2.35.6 2.8 4.9 2.07.7 2.8 6.7 2.06.3 2.7 4.9 1.86.7 3.3 5.7 2.17.2 3.2 6.0 1.86.2 2.8 4.8 1.86.1 3.0 4.9 1.86.4 2.8 5.6 2.17.2 3.0 5.8 1.67.4 2.8 6.1 1.97.9 3.8 6.4 2.06.4 2.8 5.6 2.26.3 2.8 5.1 1.56.1 2.6 5.6 1.47.7 3.0 6.1 2.36.3 3.4 5.6 2.46.4 3.1 5.5 1.86.0 3.0 4.8 1.86.9 3.1 5.4 2.16.7 3.1 5.6 2.46.9 3.1 5.1 2.35.8 2.7 5.1 1.96.8 3.2 5.9 2.36.7 3.3 5.7 2.56.7 3.0 5.2 2.36.3 2.5 5.0 1.96.5 3.0 5.2 2.06.2 3.4 5.4 2.35.9 3.0 5.1 1.8];% INITIALIZA TION% pheromone trailsc = 10^-2;tau = ones(N,K) * c;%tau = [% 0.014756 0.015274 0.009900;% 0.015274 0.009900 0.014756;% 0.015274 0.014756 0.009900;% 0.009900 0.015274 0.014756;% 0.014756 0.015274 0.009900;% 0.009900 0.014756 0.015274;% 0.009900 0.020131 0.009900;% 0.015274 0.014756 0.009900;%];% probability threshold qq = 0.9;% evaporation raterho = 0.1;% fitness functionbest_solution_function_value = inf;t = 1;while ((t <= t_max))% SEND R ANTS EACH WITH EMPTY SOLUTION STRING,S =============================% solution string : every ant construction solution and fitness functionsolution_string = zeros(R,N+1);% COMPUTE R SOLUTIONfor i = 1 : R% solution_string(1,1:N) = randint(1,N,[1,K]);r = rand(1,N); %construct solution Si using pheromone trailfor g = 1 : Nif r(g) < qtau_max = max(tau(g,:));Cluster_number = find(tau(g,:)==tau_max);solution_string(i,g) = Cluster_number(1); %%%%%%%%%%%%% 1--ielsesum_p = sum(tau(g,:));p = tau(g,:) / sum_p;for u = 2 : Kp(u) = p(u) + p(u-1);endrr = rand;%Cluster_number = K;for s = 1 : Kif (rr <= p(s))Cluster_number = s;solution_string(i,g) = Cluster_number; %%%%%%%%%%%%% 1--ibreak;endendendend% compute weights(weight) of all test samples and cluster centers(cluster_center)weight = zeros(N,K);for h = 1:NCluster_index = solution_string(i,h); %%%%%%%%%%%%% 1--iweight(h,Cluster_index) = 1;endcluster_center = zeros(K,n);for j = 1:Kfor v = 1:nsum_wx = sum(weight(:,j).*X(:,v));sum_w = sum(weight(:,j));if sum_w==0cluster_center(j,v) =0continue;elsecluster_center(j,v) = sum_wx/sum_w;endendend% computer clustering metric and% assign it as objective function value Fi of solution ,SiF = 0;for j= 1:Kfor ii = 1:NTemp=0;if solution_string(i,ii)==j; %%%%%%%%%%%%% 1--ifor v = 1:nTemp = ((abs(X(ii,v)-cluster_center(j,v))).^2)+Temp;endTemp = sqrt(Temp);endF = (Temp)+F;endendsolution_string(i,end) = F; %%%%%%%%%%%%% 1--iend %for i = 1 : R% select best L solutions out of R solutions using objective function values% LOCAL SEARCH PROCEDURES====================================================% fitness sort in ascending order[fitness_ascend,solution_index] = sort(solution_string(:,end),1);solution_ascend = [solution_string(solution_index,1:end-1) fitness_ascend];% pls is local search threshold probabilitypls = 0.05;% perform local search on L solutionL = 2;% local search proceduressolution_temp = zeros(L,N+1);k = 1;while(k <= L)solution_temp(k,:) = solution_ascend(k,:);rp = rand(1,N);for i = 1:Nif rp(i) <= plscurrent_cluster_number = setdiff([1:K],solution_temp(k,i));change_cluster = randint(1,1,current_cluster_number);solution_temp(k,i) = change_cluster;endend% computer weights of all test samples and cluster centerssolution_temp_weight = zeros(N,K);for h = 1:Nsolution_temp_cluster_index = solution_temp(k,h); %%%%%%%%%%%%% 1--k solution_temp_weight(h,solution_temp_cluster_index) = 1;endsolution_temp_cluster_center = zeros(K,n);for j = 1:Kfor v = 1:nsolution_temp_sum_wx = sum(solution_temp_weight(:,j).*X(:,v));solution_temp_sum_w = sum(solution_temp_weight(:,j));if solution_temp_sum_w==0solution_temp_cluster_center(j,v) =0;continue;elsesolution_temp_cluster_center(j,v) = solution_temp_sum_wx/solution_temp_sum_w; endendend% computer solution temp clustering metric and% assign it as objective function value Ft of solution ,Stsolution_temp_F = 0;for j= 1:Kfor ii = 1:Nst_Temp=0;if solution_temp(k,ii)==j; %%%%%%%%%%%%% 1--kfor v = 1:nst_Temp = ((abs(X(ii,v)-solution_temp_cluster_center(j,v))).^2)+st_Temp;endst_Temp = sqrt(st_Temp);endsolution_temp_F = (st_Temp)+solution_temp_F;endendsolution_temp(k,end) = solution_temp_F; %%%%%%%%%%%%% 1--k% if Ft<Fl then Fl=Ft and Sl=Stif solution_temp(k,end) <= solution_ascend(k,end) %%%%%%%%%%%%% 1--k solution_ascend(k,:) = solution_temp(k,:); %%%%%%%%%%%%% 1--kendif solution_ascend(k,end)<=best_solution_function_valuebest_solution = solution_ascend(k,:);endk = k+1;end %end while(local search)% UPDA TE PHEROMONE TRAIL MA TRIX=============================================% Update pheromone trail matrix using best L solution% for i = 1 : N% %for j = 1 : L% tau(i,best_solution(1,i)) = (1 - rho) * tau(i,best_solution(1,i)) + rho / (sum(best_solution(1,end)));% %end% end%% t = t+1;% end %while(main)%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ +++++tau_F = 0;for j = 1:Ltau_F = tau_F + solution_ascend(j,end);endfor i = 1 : Ntau(i,best_solution(1,i)) = (1 - rho) * tau(i,best_solution(1,i)) + 1/ tau_F;%use 1/tau_F or rho/tau_F, neither of them is goodend%+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++t=t+1;endclc; Fbest_solution = solution_ascend(1,1:end-1)best_solution_function_value = solution_ascend(1,end)。

matlab蚁群算法代码,蚁群算法（ACO）MATLAB实现(⼀)蚁群算法的由来蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等⼈在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找⾷物时，通过分泌⼀种称为信息素的⽣物激素交流觅⾷信息从⽽能快速的找到⽬标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。

蚁群算法的基本思想来源于⾃然界蚂蚁觅⾷的最短路径原理，根据昆⾍科学家的观察，发现⾃然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它们可以在没有任何提⽰的情况下找到从⾷物源到巢⽳的最短路径，并在周围环境发⽣变化后，⾃适应地搜索新的最佳路径。

蚂蚁在寻找⾷物源的时候，能在其⾛过的路径上释放⼀种叫信息素的激素，使⼀定范围内的其他蚂蚁能够察觉到。

当⼀些路径上通过的蚂蚁越来越多时，信息素也就越来越多，蚂蚁们选择这条路径的概率也就越⾼，结果导致这条路径上的信息素⼜增多，蚂蚁⾛这条路的概率⼜增加，⽣⽣不息。

这种选择过程被称为蚂蚁的⾃催化⾏为。

对于单个蚂蚁来说，它并没有要寻找最短路径，只是根据概率选择；对于整个蚁群系统来说，它们却达到了寻找到最优路径的客观上的效果。

这就是群体智能。

(⼆)蚁群算法能做什么蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找⾷物的最短路径⾏为来设计的仿⽣算法，因此⼀般⽽⾔，蚁群算法⽤来解决最短路径问题，并真的在旅⾏商问题(TSP，⼀个寻找最短路径的问题)上取得了⽐较好的成效。

⽬前，也已渐渐应⽤到其他领域中去，在图着⾊问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯⽹络、数据聚类分析等⽅⾯都有所应⽤。

(三)蚁群算法实现优化的 函数为F(x,y)= -(x.^2+3*y.^4-0.2*cos(3*pi*x)-0.4*cos(4*pi*y)+0.6)MATLABclearclcAnt = 300;%蚂蚁数量Times = 80;%移动次数Rou = 0.9;%荷尔蒙发挥系数P0 = 0.2;%转移概率Lower_1 = -1;%搜索范围Upper_1 = 1;Lower_2 = -1;Upper_2 = 1;for i=1:AntX(i,1)=(Lower_1+(Upper_1-Lower_1)*rand);X(i,2)=(Lower_1+(Upper_2-Lower_2)*rand);Tau(i)=F(X(i,1),X(i,2));endstep=0.05;f='-(x.^2+3*y.^4-0.2*cos(3*pi*x)-0.4*cos(4*pi*y)+0.6)';figure(1);subplot(1,2,1);mesh(x,y,z);hold on;plot3(X(:,1),X(:,2),Tau,'k*')hold on;text(0.1,0.8,-0.1,'蚂蚁的初始位置分布');xlabel('x');ylabel('y');zlabel('f(x,y)');for T=1:Timeslamda=1/T;[Tau_Best(T),BestIndex]=max(Tau);for i=1:AntP(T,i)=(Tau(BestIndex)-Tau(i))/Tau(BestIndex);%计算转移状态概率endfor i=1:Antif P(T,i)temp1=X(i,1)+(2*rand-1)*lamda;temp2=X(i,2)+(2*rand-1)*lamda;else%全局搜索temp1=X(i,1)+(Upper_1-Lower_1)*(rand-0.5);temp2=X(i,2)+(Upper_2-Lower_2)*(rand-0.5);endif temp1temp1=Lower_1;endif temp1>Upper_1temp1=Upper_1;endif temp2temp2=Lower_2;endif temp2>Upper_2if F(temp1,temp2)>F(X(i,1),X(i,2))%更新位置X(i,1)=temp1;X(i,2)=temp2;endendfor i=1:AntTau(i)=(1-Rou)*Tau(i)+F(X(i,1),X(i,2));%更新荷尔蒙endendsubplot(1,2,2);mesh(x,y,z);hold on;x=X(:,1);y=X(:,2);plot3(x,y,eval(f),'k*');hold on;text(0.1,0.8,-0.1,'蚂蚁的最终位置分布');xlabel('x');ylabel('y');zlabel('f(x,y)');[max_value,max_index]=max(Tau);maxX=X(max_index,1);maxY=X(max_index,2);maxValue=F(X(max_index,1),X(max_index,2));1234567891016 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 4450 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78clcAnt=300;%蚂蚁数量Times=80;%移动次数Rou=0.9;%荷尔蒙发挥系数P0=0.2;%转移概率Lower_1=-1;%搜索范围Upper_1=1;Lower_2=-1;Upper_2=1;fori=1:AntX(i,1)=(Lower_1+(Upper_1-Lower_1)*rand);X(i,2)=(Lower_1+(Upper_2-Lower_2)*rand);Tau(i)=F(X(i,1),X(i,2));endstep=0.05;f='-(x.^2+3*y.^4-0.2*cos(3*pi*x)-0.4*cos(4*pi*y)+0.6)';[x,y]=meshgrid(Lower_1:step:Upper_1,Lower_2:step:Upper_2); z=eval(f);figure(1);subplot(1,2,1);mesh(x,y,z);holdon;plot3(X(:,1),X(:,2),Tau,'k*')holdon;text(0.1,0.8,-0.1,'蚂蚁的初始位置分布');xlabel('x');ylabel('y');zlabel('f(x,y)');forT=1:Timeslamda=1/T;[Tau_Best(T),BestIndex]=max(Tau);fori=1:AntifP(T,i)temp1=X(i,1)+(2*rand-1)*lamda;temp2=X(i,2)+(2*rand-1)*lamda;else%全局搜索temp1=X(i,1)+(Upper_1-Lower_1)*(rand-0.5); temp2=X(i,2)+(Upper_2-Lower_2)*(rand-0.5); endiftemp1temp1=Lower_1;endiftemp1>Upper_1temp1=Upper_1;endiftemp2temp2=Lower_2;endiftemp2>Upper_2temp2=Upper_2;endifF(temp1,temp2)>F(X(i,1),X(i,2))%更新位置X(i,1)=temp1;X(i,2)=temp2;endendfori=1:AntTau(i)=(1-Rou)*Tau(i)+F(X(i,1),X(i,2));%更新荷尔蒙endendsubplot(1,2,2);mesh(x,y,z);y=X(:,2);plot3(x,y,eval(f),'k*');holdon;text(0.1,0.8,-0.1,'蚂蚁的最终位置分布');xlabel('x');ylabel('y');zlabel('f(x,y)');[max_value,max_index]=max(Tau);maxX=X(max_index,1);maxY=X(max_index,2);maxValue=F(X(max_index,1),X(max_index,2));优化函数：MATLABfunction f = F(x,y)f = -(x.^2+3*y.^4-0.2*cos(3*pi*x)-0.4*cos(4*pi*y)+0.6); end123functionf=F(x,y)f=-(x.^2+3*y.^4-0.2*cos(3*pi*x)-0.4*cos(4*pi*y)+0.6); end效果：。

21 94 37 84 54 67 25 62 7 64 2 99 68 58 71 44 54 62 83 69 54 60 18 54 22 60 83 46 91 38 25 38 24 42 58 69 71 71 74 78 87 76 18 40 13 40 82 758 3545 2141 2644 354 50];num_cities=size(cities,1);pop_size=100;num_iter=500;mutate_rate=0.01; show_progress=1;show_results=0;varargin=cities;dist_matx=zeros(num_cities);for ii=2: num_citiesfor jj=1:ii-1dist_matx(ii,jj)=sqrt(sum((cities(ii,:)- cities(jj,:)).^2)); dist_matx(jj,ii)=dist_matx(ii,jj);endendfor k=1:pop_sizepop(k,:)=randperm(num_cities);endfitness=zeros(1,pop_size);display_rate=10best_fitness=zeros(1,num_iter);for iter=1:num_iterfor i=1:pop_sized= dist_matx(pop(i,1),pop(i,num_cities));for city=2:num_citiesd=d+dist_matx(pop(i,city-1),pop(i,city));endfitness(i)=d;end[best_fitness(iter),index]=min(fitness);best_route=pop(index,:);if and(show_progress,~mod(iter,display_rate)) figure(1)subplot(1,2,1)route=cities([best_routebest_route(1)],:);plot(route(:,1),route(:,2)','b.-')title('Best GA Route(dist=',num2str(best_fitness(iter))) subplot(1,2,2)plot(best_fitness(1:iter),'r','LineWidth',2)axis([1 max(2,iter) 0 max(best_fitness)*1.1])endpop=iteretic_algorithm(pop,fitness,mutate_rate); endif show_progressfigure(1)subplot( 1,2,1)route=cities([best_routebest_route(1 )], :);plot(route(:,1), route(:,2)', 'b.-')subplot(1,2,2)plot(best_fitness(1:iter), 'r','LineWidth',2)title('Best Fitness')xlabel('Generation')ylabel('Distance')axis([1 max(2,iter) 0 max(best_fitness)*1.1])endif show_resultsfigure(2)imagesc(dist_matx)title('Distance Malrix')colormap(flipud(gray))figure(3)plot(best_fitness(1:iter),'r','LineWidth',2)title('Best Fitness')xlabel('Generation')ylabel('Distance')axis([1 max(2, iter) 0 max(best_fitness)*1.1])figure(4)route=cities([best_routebest_route(1)],:);plot(route(:,1), route(:,2)','b.-')for c=1:num_citiestext(cities(c,1),cities(c,2),['' num2str(c)],'Color','k','FontWeight','b') endend[not_usedindx]=min(best_route);Best_ga_route=[best_route(indx:num_cities),best_route(1:indx-1)]; if best_ga_route(2)>best_ga_route(num_cities)best_ga_route(2:num_cities)=fliplr(best_ga_route(2:num_cities)); endvarargout{l}=cities(best_ga_route,:);varargout{2}=best_ga_route;varargout{3}=best_fitness(iter);toccities=[21 9437 8454 6725 627 642 9968 5871 4454 6283 6954 6018 5422 6083 4691 3825 3824 4258 6971 7174 7887 7618 4013 4082 762 3258 3545 2141 2644 354 50];num_cities=size(cities,1);pop_size=100;num_iter=500;mutate_rate=0.01; show_progress=1;show_results=0;varargin=cities;dist_matx=zeros(num_cities);for ii=2: num_citiesfor jj=1:ii-1dist_matx(ii,jj)=sqrt(sum((cities(ii,:)- cities(jj,:)).^2));dist_matx(jj,ii)=dist_matx(ii,jj);endendfor k=1:pop_sizepop(k,:)=randperm(num_cities);endfitness=zeros(1,pop_size);display_rate=10best_fitness=zeros(1,num_iter);for iter=1:num_iterfor i=1:pop_sized= dist_matx(pop(i,1),pop(i,num_cities));for city=2:num_citiesd=d+dist_matx(pop(i,city-1),pop(i,city));endfitness(i)=d;end[best_fitness(iter),index]=min(fitness);best_route=pop(index,:);if and(show_progress,~mod(iter,display_rate)) figure(1)subplot(1,2,1)route=cities([best_routebest_route(1)],:);plot(route(:,1),route(:,2)','b.-')title('Best GA Route(dist=',num2str(best_fitness(iter)))subplot(1,2,2)plot(best_fitness(1:iter),'r','LineWidth',2)axis([1 max(2,iter) 0 max(best_fitness)*1.1])endpop=iteretic_algorithm(pop,fitness,mutate_rate); endif show_progressfigure(1)subplot( 1,2,1)route=cities([best_routebest_route(1 )], :);plot(route(:,1), route(:,2)', 'b.-')title('BestGARoute (dist=',num2str(best_fitness(iter))) subplot(1,2,2)plot(best_fitness(1:iter), 'r','LineWidth',2)title('Best Fitness')xlabel('Generation')ylabel('Distance')axis([1 max(2,iter) 0 max(best_fitness)*1.1])endif show_resultsfigure(2)imagesc(dist_matx)title('Distance Malrix')colormap(flipud(gray))figure(3)plot(best_fitness(1:iter),'r','LineWidth',2)title('Best Fitness')xlabel('Generation')ylabel('Distance')axis([1 max(2, iter) 0 max(best_fitness)*1.1])figure(4)route=cities([best_routebest_route(1)],:);plot(route(:,1), route(:,2)','b.-')for c=1:num_citiestext(cities(c,1),cities(c,2),['' num2str(c)],'Color','k','FontWeight','b') endtitle('Best GA Route(dist =',num2str(best_fitness(iter)))end[not_usedindx]=min(best_route);Best_ga_route=[best_route(indx:num_cities),best_route(1:indx-1)]; if best_ga_route(2)>best_ga_route(num_cities)best_ga_route(2:num_cities)=fliplr(best_ga_route(2:num_cities)); endvarargout{l}=cities(best_ga_route,:);varargout{2}=best_ga_route;varargout{3}=best_fitness(iter);toc。

蚁群算法最短路径matlab程序 - 副本蚁群算法最短路径通用Matlab程序下面的程序是蚁群算法在最短路中的应用，稍加扩展即可应用于机器人路径规划function [ROUTES,PL,Tau]=ACASP(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q) D=G2D(G);N=size(D,1);%N表示问题的规模(象素个数) MM=size(G,1);a=1;%小方格象素的边长Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标if Ex==-0.5Ex=MM-0.5;endEy=a*(MM+0.5-ceil(E/MM)); Eta=zeros(1,N); for i=1:N if ix==-0.5 ix=MM-0.5;endiy=a*(MM+0.5-ceil(i/MM)); if i~=EEta(1,i)=1/((ix-Ex)^2+(iy-Ey)^2)^0.5;elseEta(1,i)=100;endendROUTES=cell(K,M);PL=zeros(K,M);%% -----------启动K轮蚂蚁觅食活动，每轮派出M只蚂蚁--------------------for k=1:Kdisp(k);for m=1:MW=S;Path=S;PLkm=0;TABUkm=ones(1,N);TABUkm(S)=0;DD=D;DW=DD(W,:);DW1=find(DW)for j=1:length(DW1)if TABUkm(DW1(j))==0 DW(j)=inf;endendLJD=find(DWLen_LJD=length(LJD); while W~=E&&Len_LJD>=1 PP=zeros(1,Len_LJD); for i=1:Len_LJDPP(i)=(Tau(W,LJD(i))^Alpha)*(Eta(LJD(i))^Beta);endPP=PP/(sum(PP)); Pcum=cumsum(PP);Select=find(Pcum>=rand);Path=[Path,to_visit]; PLkm=PLkm+DD(W,to_visit); W=to_visit;for kk=1:Nif TABUkm(kk)==0 DD(W,kk)=inf;DD(kk,W)=inf;endendTABUkm(W)=0;for j=1:length(DW1)if TABUkm(DW1(j))==0DW(j)=inf;endendLJD=find(DWLen_LJD=length(LJD);%可选节点的个数 end ROUTES{k,m}=Path; if Path(end)==EPL(k,m)=PLkm;elsePL(k,m)=inf;endendDelta_Tau=zeros(N,N);%更新量初始化for m=1:Mif PL(k,m) ROUT=ROUTES{k,m};TS=length(ROUT)-1;%跳数PL_km=PL(k,m);for s=1:TSx=ROUT(s);Delta_Tau(x,y)=Delta_Tau(x,y)+Q/PL_km;Delta_Tau(y,x)=Delta_Tau(y,x)+Q/PL_km;endendendTau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;%信息素挥发一部分，新增加一部分 end %% ---------------------------绘图-------------------------------- plotif=1;%是否绘图的控制参数if plotif==1%绘收敛曲线meanPL=zeros(1,K);minPL=zeros(1,K);for i=1:KPLK=PL(i,:);Nonzero=find(PLKPLKPLK=PLK(Nonzero);meanPL(i)=mean(PLKPLK);minPL(i)=min(PLKPLK);endfigure(1)plot(minPL);hold onplot(meanPL);grid ontitle('收敛曲线(平均路径长度和最小路径长度)'); xlabel('迭代次数');ylabel('路径长度');%绘爬行图figure(2)axis([0,MM,0,MM])for i=1:MMfor j=1:MMif G(i,j)==1x1=j-1;y1=MM-i;x2=j;y2=MM-i;x3=j;y3=MM-i+1;x4=j-1;y4=MM-i+1;fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[0.2,0.2,0.2]); hold onelsex1=j-1;y1=MM-i;x2=j;y2=MM-i;x3=j;y3=MM-i+1;x4=j-1;y4=MM-i+1;fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]); hold onendendendhold onROUT=ROUTES{K,M};LENROUT=length(ROUT);Rx=ROUT;Ry=ROUT;for ii=1:LENROUTRx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);if Rx(ii)==-0.5Rx(ii)=MM-0.5;endRy(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM));endplot(Rx,Ry)endplotif2=1;%绘各代蚂蚁爬行图if plotif2==1figure(3)axis([0,MM,0,MM])for i=1:MMfor j=1:MMif G(i,j)==1x1=j-1;y1=MM-i;x2=j;y2=MM-i;x3=j;y3=MM-i+1;x4=j-1;y4=MM-i+1;fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[0.2,0.2,0.2]); hold onelsex1=j-1;y1=MM-i;x2=j;y2=MM-i;x3=j;y3=MM-i+1;x4=j-1;y4=MM-i+1;fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]);hold onendendendfor k=1:KPLK=PL(k,:);minPLK=min(PLK);pos=find(PLK==minPLK);m=pos(1);ROUT=ROUTES{k,m};LENROUT=length(ROUT);Rx=ROUT;Ry=ROUT;for ii=1:LENROUTRx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);if Rx(ii)==-0.5Rx(ii)=MM-0.5;endRy(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM));endplot(Rx,Ry)hold onendend将上述算法应用于机器人路径规划，优化效果如下图所示。

matlab蚁群算法代码以下是一个简单的MATLAB蚁群算法代码示例,其中使用了一个二维网格作为蚂蚁的住所,并在网格上放置了一些随机的节点作为蚂蚁的出发和目的地,每个蚂蚁沿着最短路径搜索路径从一个节点到另一个节点。

```matlab% 定义蚂蚁的参数num_nodes = 10; % 网格节点数num_tasks = 100; % 任务数num_neighbors = 50; % 蚂蚁之间的连接数% 随机放置节点nodes = randi(num_nodes, num_nodes);% 创建蚂蚁的基本队列蚂蚁_queue = queue();% 定义蚂蚁的基本策略def_蚂蚁_策略 = {[set_task(i, j, k)]= {1},[set_neighbor(i, j, k)]= {2},[set_task(i, j, k)]= {3},};% 更新蚂蚁的状态def_蚂蚁_update = {for i = 1:num_tasksfor j = 1:num_neighborsif get(蚂蚁_queue, -1, 1) == num_tasksget(蚂蚁_queue, -1, 1) = set_task(i, j, k);set(蚂蚁_queue, -1, 1) = set_neighbor(i, j, k); endendend};% 定义蚂蚁的搜索函数function 蚂蚁_function(i, j, k, task, target) % 计算当前蚂蚁的最短路径path = [zeros(1, num_neighbors); 1];path(end+1, -1) = target;path(end, num_nodes) = 1;path = path./zeros(1, num_neighbors);% 搜索蚂蚁的下一个节点for j = 1:num_neighborsif get(蚂蚁_queue, -1, j) == taskif get(蚂蚁_queue, -1, j) == target蚂蚁_function(i, j, k, task, target)endend% 计算蚂蚁的当前路径path_function = path(1:end-1, 1:end-1);end% 启动蚂蚁搜索蚂蚁_start(蚂蚁_queue);% 计算蚂蚁的最短路径function path_function = get_shortest_path(path_var) % 计算每个节点到目标节点的最短路径path_var = path_function;% 计算每个节点到每个邻居节点的最短路径for k = 1:num_neighborspath_var = cellfun(@(i,j) get(path_var, i, j, k), path_var);end% 返回所有节点的最短路径return path_var;```这是一个简单的例子,可以根据具体的需求进行修改和优化。

蚁群算法路径优化matlab代码蚁群算法是一种基于生物群体的智能算法，常用于路径优化等问题。

在这个问题中，蚂蚁在寻找食物时会根据周围的环境信息和食物的香味找到最短路径。

本文将介绍如何在 MATLAB 中使用蚁群算法进行路径优化，并提供一些拓展。

在 MATLAB 中实现蚁群算法需要用到三个主要函数:ants_logic.m、ants_move.m 和 ants_display.m。

以下是这三个函数的基本功能和代码实现。

1. ants_logic.m这个函数是蚁群算法的核心部分，负责计算蚂蚁的当前路径和更新路径搜索树。

函数的基本思路是每个蚂蚁根据当前环境和食物香味来选择前进方向，如果前方是死路或食物已经被其他蚂蚁找到，则蚂蚁会返回原路。

如果蚂蚁到达了食物位置，则它会将自己的信息传递给其他蚂蚁，并更新食物香味。

拓展：在路径优化问题中，通常会有多个不同的路径可供选择，而蚁群算法可以通过学习其他蚂蚁的路径来发现更短、更快的路径。

为了实现这一功能，可以在 ants_logic.m 函数中增加一个参数，指示当前蚂蚁应该学习其他哪个蚂蚁的路径。

2. ants_move.m这个函数负责控制蚂蚁的移动方向。

在函数中，我们需要给定蚂蚁的当前位置和食物位置，并计算蚂蚁应该移动到的新位置。

在MATLAB 中，我们可以使用 rand 函数生成一个随机数，然后将其作为新位置的坐标。

拓展：为了提高路径搜索的效率，我们可以在 ants_move.m 函数中加入一些随机因子。

例如，可以在蚂蚁移动方向上添加一个随机偏置，这样可以让蚂蚁更有可能探索新的区域。

3. ants_display.m这个函数用于可视化路径搜索的过程。

在函数中，我们可以给定蚂蚁的初始位置和食物位置，并使用 MATLAB 的图形处理函数绘制路径。

拓展：为了使路径搜索过程更加有趣，我们可以在ants_display.m 函数中添加一些动画效果。

例如，可以使用 MATLAB 的 animation 函数创建动画，让蚂蚁路径在屏幕上动态地显示。

蚁群算法求解TSP问题的MATLAB程序(较好的算例) %蚁群算法求解TSP问题的matlab程序clear allclose allclc%初始化蚁群m=31;%蚁群中蚂蚁的数量，当m接近或等于城市个数n时，本算法可以在最少的迭代次数内找到最优解C=[1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;3238 1229;4196 1004;4312 790;4386 570;3007 1970;2562 1756;2788 1491;2381 1676;1332 695;3715 1678;3918 2179;4061 2370;3780 2212;3676 2578;4029 2838;4263 2931;3429 1908;3507 2367;3394 2643;3439 3201;2935 3240;3140 3550;2545 2357;2778 2826;2370 2975];%城市的坐标矩阵Nc_max=200;%最大循环次数，即算法迭代的次数，亦即蚂蚁出动的拨数(每拨蚂蚁的数量当然都是m)alpha=1;%蚂蚁在运动过程中所积累信息(即信息素)在蚂蚁选择路径时的相对重要程度，alpha过大时，算法迭代到一定代数后将出现停滞现象beta=5;%启发式因子在蚂蚁选择路径时的相对重要程度rho=0.5;%0<rho<1,表示路径上信息素的衰减系数(亦称挥发系数、蒸发系数)，1-rho表示信息素的持久性系数Q=100;%蚂蚁释放的信息素量，对本算法的性能影响不大%变量初始化n=size(C,1);%表示TSP问题的规模，亦即城市的数量D=ones(n,n);%表示城市完全地图的赋权邻接矩阵，记录城市之间的距离 for i=1:nfor j=1:nif i<jD(i,j)=sqrt((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2);endD(j,i)=D(i,j);endendeta=1./D;%启发式因子，这里设为城市之间距离的倒数pheromone=ones(n,n);%信息素矩阵,这里假设任何两个城市之间路径上的初始信息素都为1 tabu_list=zeros(m,n);%禁忌表，记录蚂蚁已经走过的城市，蚂蚁在本次循环中不能再经过这些城市。