function DrawGrid()
%UNTITLED 此处显示有关此函数的摘要
% 此处显示详细说明
G=[0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0;
0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1;
0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0;
0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0;
0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1;
1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0;
1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1;
0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1;
0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0;
0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0;
0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0;
1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0;];
MM=size(G,1); % 地形图为01矩阵,如果为1表示障碍物
Tau=ones(MM*MM,MM*MM); % Tau 初始信息素矩阵
Tau=8.*Tau;
K=200; %迭代次数(指蚂蚁出动多少波)
M=50; %蚂蚁个数
S=1 ; %最短路径的起始点
E=20; %最短路径的目的点
Alpha=1; % Alpha 表征信息素重要程度的参数
Beta=7; % Beta 表征启发式因子重要程度的参数
Rho=0.3 ; % Rho 信息素蒸发系数
Q=1; % Q 信息素增加强度系数
minkl=inf; %minkl表示当前最短路径长度
mink=0; %当前完成最短路径为第几次迭代
minl=0; %当前完成最短路径为第只蚂蚁
%每个栅格至各自邻域无障碍栅格的代价值
l=size(G,1); %l=G矩阵的行数
%D是所有点到所有点的矩阵。纵向将所有点作为起点,横向将所有点作为邻域局部到达点
D=zeros(l*l,l*l);
for i=1:l
for j=1:l
if G(i,j)==0 %判断局部起始栅格是否有障碍
for m=1:l
for n=1:l
if G(m,n)==0 %判断局部终点栅格,即相邻栅格是否有障碍
im=abs(i-m);jn=abs(j-n);
if im+jn==1||(im==1&&jn==1) %判断该栅格是否为当前栅格的邻域栅格
D((i-1)*l+j,(m-1)*l+n)=(im+jn)^0.5; %将所有点到所有邻域点的代价值填入D中
%D((i-1)*l+j,(m-1)*l+n)在矩阵中定位邻域矩阵的具体位置
%(im+jn)^0.5在具体位置中填入具体代价值
end
end
end
end
end
end
end
N=size(D,1); %N表示问题的规模(象素个数)
a=1; %小方格象素的边长
Ex=a*(mod(E,MM)-0.5); %目的点横坐标
if Ex==-0.5
Ex=MM-0.5;
end
Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM)); %目的点纵坐标
Eta=zeros(N); %启发式信息矩阵,记录启发式信息
%以下开始建立启发式信息矩阵
for i=1:N %每个栅格的索引号,一共N个栅格
ix=a*(mod(i,MM)-0.5); %矩阵中各点的横坐标
if ix==-0.5
ix=MM-0.5;
end
iy=a*(MM+0.5-ceil(i/MM)); %矩阵中各点的纵坐标
if i~=E
Eta(i)=1/((ix-Ex)^2+(iy-Ey)^2)^0.5; %启发信息取为至目标点的直线距离的倒数
else
Eta(i)=100;
end
end
ROUTES=cell(K,M); %用细胞结构存储第K次迭代中的第M只蚂蚁的爬行路线
PL=zeros(K,M); %用矩阵存储第K次迭代中的第M只蚂蚁爬行路线的长度
%开始K次迭代,每轮派出M只蚂蚁,开始寻找路径
tic;
for k=1:K %第K次迭代
for m=1:M %第M只蚂蚁
%状态初始化
W=S; %将当前节点初始化为起始点
Path=S; %爬行路线初始化
PLkm=0; %爬行路线长度初始化
TABUkm=ones(N); %禁忌表初始化为1,禁忌表记录走过的位置,将走过的位置由1变0
TABUkm(S)=0; %将禁忌表起点位置置为0
DD=D; %邻栅格点初始化
%下一步可以前往的栅格点
DW=DD(W,:); %取G2D矩阵中以当前点为局部起始点的一行
DW1=find(DW); %DW1矩阵存储该行中所有无障碍相邻栅格点(元素不为0)的索引位置
for j=1:length(DW1)
if TABUkm(DW1(j))==0 %判断TABUkm禁忌表中,该位置是否为之前走过的点
DW(DW1(j))=0; %删除DW中所有之前已经走过的相邻栅格点
end
end %现在DW中为当前栅格点可以选择的所有相邻栅格点了
% 计算各可选择邻节点的选择概率
LJD=find(DW); %LJD记录未走过的点的索引号,即下一步可选的点
Len_LJD=length(LJD);%可选点的个数
%蚂蚁未遇到食物或者陷入死胡同或者觅食停止
while W~=E&&Len_LJD>=1 %起始点不等于终止点,且可选节点个数大于等于1
%转轮赌法选择下一步怎么走
PP=zeros(Len_LJD);
for i=1:Len_LJD
PP(i)=(Tau(W,LJD(i))^Alpha)*((Eta(LJD(i)))^Beta);
end
sumpp=sum(PP);
PP=PP/sumpp;%蚂蚁从当前栅格点转移到各相邻栅格点的概率
Pcum(1)=PP(1);
%轮盘赌选择下一栅格点
for i=2:Len_LJD
Pcum(i)=Pcum(i-1)+PP(i);
end
Select=find(Pcum>=rand);
%选择积累概率比随机数大的第一个可选择点作为行走的下一步,并取该点的索引号
to_visit=LJD(Select(1));
%状态更新和记录
Path=[Path,to_visit]; %路径增加
PLkm=PLkm+DD(W,to_visit); %路径长度增加
W=to_visit; %蚂蚁移到下一个点
%对应禁忌表更新D中可选择的相邻栅格点
for kk=1:N
if TABUkm(kk)==0
DD(W,kk)=0;
DD(kk,W)=0;
end
end
TABUkm(W)=0; %更新禁忌表
DW=DD(W,:);
DW1=find(DW);
for j=1:length(DW1)
if TABUkm(DW1(j))==0
DW(j)=0;
end
end
LJD=find(DW);
Len_LJD=length(LJD);%可选节点的个数
end %本次迭代的当前蚂蚁寻路完毕
%记下每一代每一只蚂蚁的觅食路线和路线长度
ROUTES{k,m}=Path; %记录本次迭代中的当前蚂蚁的行走路线
if Path(end)==E %判断本只蚂蚁寻找路径的最后一个节点是否为终点
PL(k,m)=PLkm; %若该蚂蚁到达终点,将本次路线长度放到PL的第k行m列
if PLkm<minkl %若本次路径长度<当前已知的最短路径长度
mink=k; %记录完成本次最短路径的迭代次数
minl=m; %记录完成本次最短路程的哪只蚂蚁
minkl=PLkm; %记录本次最短路线的长度
end
else
PL(k,m)=0; %若该蚂蚁没有到达终点长,则本次路径长度为0
end
end %返回进行下一只蚂蚁的寻路
%更新信息素
Delta_Tau=zeros(N,N);%初始化信息素增量
for m=1:M
if PL(k,m)
ROUT=ROUTES{k,m}; %ROUT取本次迭代的所有蚂蚁的行走路线
TS=length(ROUT)-1;
PL_km=PL(k,m); %PL_km取本次迭代当前蚂蚁的路径长度
for s=1:TS
x=ROUT(s);
y=ROUT(s+1);
Delta_Tau(x,y)=Delta_Tau(x,y)+Q/PL_km;
Delta_Tau(y,x)=Delta_Tau(y,x)+Q/PL_km;
end
end
end
Tau=(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
minPL=zeros(K);
for i=1:K %选出每次迭代的最短路径
PL
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