matlab.zip_容量 约束 pudn_旅行商matlab

以下是解放军信息工程大学一个老师编的 matlab 程序，请尊重原作者劳动，引用时请注明出处。

我经过修改增加了注释，已经运行过，无误，

function

[R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,R

ho,Q)

%%-------------------------------------------------------------------------

%% 主要符号说明

%% C n 个城市的坐标，n×2 的矩阵

%% NC_max 最大迭代次数

%% L_best 各代最佳路线的长度

%%=========================================================================

%%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:n

for j=1:n

if i~=j

D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;

else

Eta=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

%%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)];

end

P=J; %待访问城市的选择概率分布

Jc=1;

for k=1:n

if length(find(visited==k))==0 %开始时置 0

J(Jc)=k;

Jc=Jc+1; %访问的城市个数自加 1

end

end

%下面计算待选城市的概率分布

for k=1:length(J)

to_visit=J(Select(1));

Tabu(i,j)=to_visit;

end

end