shortroad_ant_main.zip_explain9l3_蚁群_蚁群算法

function shortroad_ant_main % Ant main program clear all;close all;clc;%清屏 tic;%计时开始 Ant=50;Ger=100;%运行参数初始化 power=[0 5 3 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100; 100 0 100 1 3 6 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100; 100 100 0 100 8 7 6 100 100 100 100 100 100 100 100 100; 100 100 100 0 100 100 100 6 8 100 100 100 100 100 100 100; 100 100 100 100 0 100 100 3 5 100 100 100 100 100 100 100; 100 100 100 100 100 0 100 100 3 3 100 100 100 100 100 100; 100 100 100 100 100 100 0 100 8 4 100 100 100 100 100 100; 100 100 100 100 100 100 100 0 100 100 2 2 100 100 100 100; 100 100 100 100 100 100 100 100 0 100 100 1 2 100 100 100; 100 100 100 100 100 100 100 100 100 0 100 3 3 100 100 100; 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 0 100 100 3 5 100; 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 0 100 5 2 100; 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 0 6 6 100; 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 0 100 4; 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 0 3; 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 0]; [PM PN]=size(power); % 初始化蚂蚁位置 v=init_population(Ant,PN); v(:,1)=1;v(:,PN)=1;%始点和终点纳入路径 %把距离当信息素浓度 fit=short_road_fun(v,power); %距离越小越好，所以要和信息素浓度相对应。 T0 = max(fit)-fit; % 画出图形 figure(1);grid on;hold on; plot(fit,'k*'); title('(a)蚂蚁的初始位置'); xlabel('x');ylabel('f(x)'); % 初始化 vmfit=[];vx=[]; P0=0.2; % P0----全局转移选择因子 P=0.8; % P ----信息素蒸发系数 %C=[]; % 开始寻优 for i_ger=1:Ger lamda=1/i_ger; % 转移步长参数 [T_Best(i_ger),BestIndex]=max(T0);%最大信息素浓度 for j_g=1:Ant % 求取全局转移概率 r=T0(BestIndex)-T0(j_g);%与最佳的蚂蚁的距离 Prob(i_ger,j_g)=r/T0(BestIndex);%应该以多大的速率向它靠拢 end for j_g_tr=1:Ant if Prob(i_ger,j_g_tr)<P0 %局部转移----小动作转移 M=rand(1,PN)<lamda; temp=v(j_g_tr,:)-2.*(v(j_g_tr,:).*M)+M; else %全局转移----大步伐转移 M=rand(1,PN)<P0; temp=v(j_g_tr,:)-2.*(v(j_g_tr,:).*M)+M; end %始点和终点重新加入。即不能在移动过程中发生改变。 temp(:,1)=1;temp(:,end)=1; if short_road_fun(temp,power)<short_road_fun(v(j_g_tr,:),power) %记录 v(j_g_tr,:)=temp; end end %信息素更新 ，准备下一次迭代 fit=short_road_fun(v,power); T0 = (1-P)*T0+(max(fit)-fit);%信息素蒸发 [sol,indb]=min(fit); v(1,:)=v(indb,:);%记录本次迭代的状态 media=mean(fit); vx=[vx sol]; vmfit=[vmfit media]; end % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %%%% 最后结果 disp(sprintf('\n')); %空一行 % 显示最优解及最优值 disp(sprintf('Shortroad is %s',num2str(find(v(indb,:)))));%num2str数据转换成字符。 disp(sprintf('Mininum is %d',sol)); v(indb,:) % 图形显示最优结果 figure(2);grid on;hold on; plot(fit,'r*'); title('蚂蚁的最终位置'); xlabel('x'); ylabel('f(x)'); % 图形显示最优及平均函数值变化趋势 figure(3); plot(vx); title('最优,平均函数值变化趋势'); xlabel('Generations');ylabel('f(x)'); hold on;plot(vmfit,'r');hold off; runtime=toc%时间结束 end %% function fit=short_road_fun(v,power) [vm vn]=size(v); fit=zeros(vm,1);%记录每一条路径的距离 for i=1:vm I=find(v(i,:)==1);%寻找在路径上的点 [Im,In]=size(I); for j=1:In-1 fit(i)=fit(i)+power(I(j),I(j+1));%求路径的距离 end end end %% %Function init_population function v=init_population(n1,s1) v=round(rand(n1,s1));%初始化所有的蚂蚁 end