蚁群算法matlab源码.doc

function [Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(D,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)

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%% ACATSP.m

%% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem

%% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China

%% Email:[email protected]

%% 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 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

%% L_ave 各代路线的平均长度

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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

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

%%第二步：将 m 只蚂蚁放到 n 个城市上

Randpos=[];

for i=1:(ceil(m/n))