蚁群算法小例

%%%%%%%%%%%%%%网络初始化
n=21;%%配送点数量
V=1:21;%%编号
d=xlsread('d.xlsx');%%写入距离矩阵
m=21; 
r=0.7;%%信息素消散速率
N_limit=0;
ld=0;
s=1;
v=50;%%平均车速
R_initial=1;
%%需求矩阵
Dv=[0 0.373 0.38 0.375 0.350 0.370 0.4000   0.360 0.350 0.400 0.375 0.320 0.350 0.360 0.340 0.380 0.350 0.370 0.420 0.370 0.390];
Qk=2; %%载重限制
R_infmax=0; 
R_infmin=0; 
tic
R_inf=ones(n);%%建立R_inf矩阵，使对角线元素为0，其余为1
for i=1:n
R_inf(i,i)=1;
end
a=1.5;%%a和b表示边弧(i,j)的轨迹强度和能见度
b=3;
lk=length(Dv);
Dv_total=sum(Dv);%%总需求量
Z_best=40000;
Zd_best=4000;
z_bestzl=1000;
D_best=1000;
M=Dv_total/Qk;

T=[0 1 2 4 2 1 1 4 1 2 3 3 4 1 2 2 3 3  2 4 3;0 4 5 7 4 3 5 8 5 5 5 5 6 2 4 7 5 9 7 8 7];%%时间窗
%%%处理操作时间
T_operation=[0 0.1119   0.114   0.1125  0.105   0.111   0.12    0.108   0.105   0.12    0.1125 0.096    0.105   0.108   0.102   0.114   0.105   0.111   0.126   0.111   0.117];
for i=1:n
    for j=1:n;
        if i~=j
           t(i,j)=d(i,j)/v;%%行驶时间矩阵
           W(i,j)=1/t(i,j);%%能见度矩阵
          R_infadd(i,j)=0;%%新增的信息素浓度
       end
    end
end
Dv_new=zeros(1,n);
T_arrival=zeros(1,n);%%到达i某点时间
V_soluDC(1)=1;
for Nc=1:6000%%%%开始迭代（6000次）
    Z_opt=0;%%总的配送成本
    Zd_opt=0;%%总的配送距离
    Q_nest=Qk;
    T_solu=0;
    V_net=V;
    V_net(1)=[];
%%配送初始化
    for i=1:n
        for j=1:n
            if i~=j
               Path(i,j)=0;
            end
        end
    end