matlab 简单蚁群算法求解tsp.txt

MATLAB绘制出权值wv和阀值bv确定的误差曲面

简单蚁群算法求解TSP的源程序2006年12月09日 星期六 20:52 

蚁群算法是新兴的仿生算法，最初是由意大利学者Dorigo M于1991年首次提出，由于具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制和易于与其它方法结合等优点，成为人工智能领域的一个研究热点。本程序是实现简单的蚁群算法，TSP问题取的是att48，可从http://www.iwr.uni-heidelberg.de/groups/comopt/software/TSPLIB95获取，程序运行时间可能会比较长，在我的这台CPU 1.6G+内存256M的机器上运行时间大概是13分钟左右。我用的语言是MATLAB 7.1。此程序仅供学习所用，如有问题请反馈。谢谢。（注：程序没有计算最后一个城市回来起点城市的距离）

function [y,val]=QACS
tic
load att48 att48;
MAXIT=300;       % 最大循环次数
NC=48;           % 城市个数
tao=ones(48,48);% 初始时刻各边上的信息最为1
rho=0.2;         % 挥发系数
alpha=1;
beta=2;
Q=100;
mant=20;         % 蚂蚁数量
iter=0;          % 记录迭代次数
for i=1:NC       % 计算各城市间的距离
    for j=1:NC
        distance(i,j)=sqrt((att48(i,2)-att48(j,2))^2+(att48(i,3)-att48(j,3))^2);
    end
end
bestroute=zeros(1,48);  % 用来记录最优路径
routelength=inf;        % 用来记录当前找到的最优路径长度
% for i=1:mant          % 确定各蚂蚁初始的位置
% end
for ite=1:MAXIT
    for ka=1:mant       %考查第K只蚂蚁
        deltatao=zeros(48,48); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零
        [routek,lengthk]=travel(distance,tao,alpha,beta);
        if lengthk<routelength   % 找到一条更好的路径
            routelength=lengthk;
            bestroute=routek;
        end
        for i=1:NC-1      % 第K只蚂蚁在路径上释放的信息量
            deltatao(routek(i),routek(i+1))=deltatao(routek(i),routek(i+1))+Q/lengthk;
        end
        deltatao(routek(48),1)=deltatao(routek(48),1)+Q/lengthk;
    end
    for i=1:NC-1
        for j=i+1:NC
            if deltatao(i,j)==0
                deltatao(i,j)=deltatao(j,i);
            end
        end
    end
    tao=(1-rho).*tao+deltatao;
end
y=bestroute;
val=routelength;
toc

 

function [y,val]=travel(distance,tao,alpha,beta)   % 某只蚂蚁找到的某条路径
[m,n]=size(distance);
p=fix(m*rand)+1;
val=0;        % 初始路径长度设为 0
tabuk=[p];    % 假设该蚂蚁都是从第 p 个城市出发的
for i=1:m-1
    np=tabuk(length(tabuk));  % 蚂蚁当前所在的城市号
    p_sum=0;
    for j=1:m
        if isin(j,tabuk)
            continue;
        else
            ada=1/distance(np,j);
            p_sum=p_sum+tao(np,j)^alpha*ada^beta;
        end
    end
    cp=zeros(1,m);  % 转移概率
    for j=1:m
        if isin(j,tabuk)
            continue;
        else
            ada=1/distance(np,j);
            cp(j)=tao(np,j)^alpha*ada^beta/p_sum;
        end
    end
    NextCity=pchoice(cp);
    tabuk=[tabuk,NextCity];
    val=val+distance(np,NextCity);
end
y=tabuk;

 

function y=isin(x,A)     % 判断数 x 是否在向量 A 中，如在返回 1 ，否则返回 0
y=0;
for i=1:length(A)
    if A(i)==x
        y=1;
        break;
    end
end

 

function y=pchoice(A)
a=rand;
tempA=zeros(1,length(A)+1);
for i=1:length(A)
    tempA(i+1)=tempA(i)+A(i);
end
for i=2:length(tempA)
    if a<=tempA(i)
        y=i-1;
        break;
    end
end