带精英策略的蚂蚁系统.doc

用蚁群算法解决TSP问题
function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)
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%% 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
%% m 蚂蚁个数
%% 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
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%%第一步：变量初始化
C=[41 94;37 84;54 67;25 62;
7 64;2 99;68 58;71 44;
54 62; 83 69;64 60;18 54;
22 60;83 46;91 38;25 38;
24 42;58 69;71 71;74 78;
87 76;18 40;13 40;82 7;
62 32;58 35;45 21;41 26;
44 35;4 50];
Alpha=1;
Beta=5;
Q=100;
Rho=;
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)^;
else
D(i,j)=eps; %i=j时不计算，应该为0，但后面的启发因子要取倒数，用eps（浮点相对精度）表示
end
D(j,i)=D(i,j); %对称矩阵
end
end
m=90;
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; NC_max =100;
%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
Tabu