蚁群算法matlab

A. 蚁群算法怎样用MATLAB仿真

蚁群算法采用matlab开发的仿真平台：算法实现，路径显示，人机交互控制等
希望对你有帮助！
是可以运行的
% the procere of ant colony algorithm for VRP
%
% % % % % % % % % % %

%initialize the parameters of ant colony algorithms
load data.txt;
d=data(:,2:3);
g=data(:,4);
m=31; % 蚂蚁数
alpha=1;
belta=4;% 决定tao和miu重要性的参数
lmda=0;
rou=0.9;%衰减系数
q0=0.95;
% 概率
tao0=1/(31*841.04);%初始信息素
Q=1;%蚂蚁循环一周所释放的信息素
defined_phrm=15.0; % initial pheromone level value
QV=100; % 车辆容量
vehicle_best=round(sum(g)/QV)+1;%所完成任务所需的最少车数
V=40;
% 计算两点的距离
for i=1:32;
for j=1:32;
dist(i,j)=sqrt((d(i,1)-d(j,1))^2+(d(i,2)-d(j,2))^2);
end;
end;
%给tao miu赋初值
for i=1:32;
for j=1:32;
if i~=j;
%s(i,j)=dist(i,1)+dist(1,j)-dist(i,j);
tao(i,j)=defined_phrm;
miu(i,j)=1/dist(i,j);
end;
end;
end;

for k=1:32;
for k=1:32;
deltao(i,j)=0;
end;
end;
best_cost=10000;
for n_gen=1:50;
print_head(n_gen);
for i=1:m;
%best_solution=[];
print_head2(i);
sumload=0;
cur_pos(i)=1;
rn=randperm(32);
n=1;
nn=1;
part_sol(nn)=1;
%cost(n_gen,i)=0.0;
n_sol=0; % 由蚂蚁产生的路径数量
M_vehicle=500;
t=0; %最佳路径数组的元素数为0

while sumload<=QV;

for k=1:length(rn);
if sumload+g(rn(k))<=QV;
gama(cur_pos(i),rn(k))=(sumload+g(rn(k)))/QV;
A(n)=rn(k);
n=n+1;
end;
end;
fid=fopen('out_customer.txt','a+');
fprintf(fid,'%s %i\t','the current position is:',cur_pos(i));
fprintf(fid,'\n%s','the possible customer set is:')
fprintf(fid,'\t%i\n',A);
fprintf(fid,'------------------------------\n');
fclose(fid);

p=compute_prob(A,cur_pos(i),tao,miu,alpha,belta,gama,lmda,i);
maxp=1e-8;
na=length(A);
for j=1:na;
if p(j)>maxp
maxp=p(j);
index_max=j;
end;
end;

old_pos=cur_pos(i);
if rand(1)<q0
cur_pos(i)=A(index_max);
else
krnd=randperm(na);
cur_pos(i)=A(krnd(1));
bbb=[old_pos cur_pos(i)];
ccc=[1 1];
if bbb==ccc;
cur_pos(i)=A(krnd(2));
end;
end;

tao(old_pos,cur_pos(i))=taolocalupdate(tao(old_pos,cur_pos(i)),rou,tao0);%对所经弧进行局部更新

sumload=sumload+g(cur_pos(i));

nn=nn+1;
part_sol(nn)=cur_pos(i);
temp_load=sumload;

if cur_pos(i)~=1;
rn=setdiff(rn,cur_pos(i));
n=1;
A=[];
end;

if cur_pos(i)==1; % 如果当前点为车场,将当前路径中的已访问用户去掉后,开始产生新路径
if setdiff(part_sol,1)~=[];
n_sol=n_sol+1; % 表示产生的路径数,n_sol=1,2,3,..5,6...,超过5条对其费用加上车辆的派遣费用
fid=fopen('out_solution.txt','a+');
fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'条路径是:');
fprintf(fid,'%i ',part_sol);
fprintf(fid,'\n');
fprintf(fid,'%s','当前的用户需求量是:');
fprintf(fid,'%i\n',temp_load);
fprintf(fid,'------------------------------\n');
fclose(fid);

% 对所得路径进行路径内3-opt优化
final_sol=exchange(part_sol);

for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组
temp(t+nt)=final_sol(nt);
end;
t=t+length(final_sol)-1;

sumload=0;
final_sol=setdiff(final_sol,1);
rn=setdiff(rn,final_sol);
part_sol=[];
final_sol=[];
nn=1;
part_sol(nn)=cur_pos(i);
A=[];
n=1;

end;
end;

if setdiff(rn,1)==[];% 产生最后一条终点不为1的路径
n_sol=n_sol+1;
nl=length(part_sol);
part_sol(nl+1)=1;%将路径的最后1位补1

% 对所得路径进行路径内3-opt优化
final_sol=exchange(part_sol);

for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组
temp(t+nt)=final_sol(nt);
end;

cost(n_gen,i)=cost_sol(temp,dist)+M_vehicle*(n_sol-vehicle_best); %计算由蚂蚁i产生的路径总长度

for ki=1:length(temp)-1;
deltao(temp(ki),temp(ki+1))=deltao(temp(ki),temp(ki+1))+Q/cost(n_gen,i);
end;

if cost(n_gen,i)<best_cost;
best_cost=cost(n_gen,i);
old_cost=best_cost;
best_gen=n_gen; % 产生最小费用的代数
best_ant=i; %产生最小费用的蚂蚁
best_solution=temp;
end;

if i==m;%如果所有蚂蚁均完成一次循环，，则用最佳费用所对应的路径对弧进行整体更新
for ii=1:32;
for jj=1:32;
tao(ii,jj)=(1-rou)*tao(ii,jj);
end;
end;

for kk=1:length(best_solution)-1;

tao(best_solution(kk),best_solution(kk+1))=tao(best_solution(kk),best_solution(kk+1))+deltao(best_solution(kk),best_solution(kk+1));
end;
end;

fid=fopen('out_solution.txt','a+');
fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'路径是:');
fprintf(fid,'%i ',part_sol);
fprintf(fid,'\n');
fprintf(fid,'%s %i\n','当前的用户需求量是:',temp_load);
fprintf(fid,'%s %f\n','总费用是:',cost(n_gen,i));
fprintf(fid,'------------------------------\n');
fprintf(fid,'%s\n','最终路径是:');
fprintf(fid,'%i-',temp);
fprintf(fid,'\n');
fclose(fid);
temp=[];
break;
end;
end;

end;
end;

B. MATLAB 蚁群算法求解TSP问题

n个城市，编号为1---n
for循环的次数是蚂蚁重复城市的次数，比如5个蚂蚁放到4个城市，需要重复两遍才能放完蚂蚁，每次循环产生n个1---n的随机数,相当于随机n个城市，产生城市序列
循环结束
Tabu一句表示将m个蚂蚁随机，每个蚂蚁放到前面产生的城市序列中，每个蚂蚁一个城市，需要m个，所以提取前面1：m个序列
'表示转置，没有多大用处，可能参与后面的计算方便。
我感觉如果m,n很大的话，你这样做会产生很大的浪费，计算很多的随机数，这样的话更好，一句就得：(如果变量Randpos后面没有用到的话，如果用到了，还要用你的程序)
Tabu=ceil(n*rand(1,m))'

C. matlab中蚁群算法的个体适应度函数指的是什么意思

蚁群算法求最小距离航路,个体适应度函数指个体完成一条路线的距离值, 图上看到最优值是在不断进化减小的.

D. 急求蚁群算法matlab工具箱，多谢了。

直接在命令窗口里边输入gatool就行了，用遗传算法还可以使用ga函数，具体使用格式可以在help系统里看ga，你还可以按照如下步骤打开遗传算法工具箱：1，打开MATLAB，2点击左下方的START按钮 3，点toolboxes，打开后选择Genetic Algorithm and Direct Search 然后就可以进入gatool了，然后就会弹出ga工具箱（注：我的版本是7.7的，不同版本可能不同），希望对你有用哈！

E. 蚂蚁算法 matlab 代码

怎么说呢。你提出问题也不详细描述问题是什么。难道所有会matlab代码的人都知道什么叫蚂蚁算法？难道我还得去搜索下什么叫蚂蚁算法？

F. 蚂蚁算法的MATLAB实现

因为是专业论文，译者不知是否准确。请你以专业方面的知识来修正。
Vehicle Routing was first studied in 1959 and soon attracted a rang of experts did researches in the operations research, management, computer applications, combinatorics, graph theory, etc. The findings have been widely used in the transport system, logistics and distribution system, express transceiver systems. This article will start from the vehicles in general, set up a mathematical model, introced the issue of Vehicle Routing in practical application and academic research proced a number of different extension and style changes. Focus on the extension study on business travels, and finally through the Ant algorithm, using MATLAB programming to solve practical problems to achieve the optimal route. Because Ant algorithm is of a search of the probability, the computation results are generally inclined to a convergence of values. Through multiple iterations experiment, it can obtain the Optimum Solution.

G. 急求蚁群算法解决 VRPTW问题的matlab代码，最好是ACS或者MMAS的！

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)
%%=========================================================================
%% ACATSP.m
%% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem
%% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China
%% Email:[email protected]
%% All rights reserved
%%-------------------------------------------------------------------------
%% 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
%% 运行可能要很久，需要耐心等待
%%=========================================================================

n=length(C); %n 为市个数
for i=1:n %坐标矩阵转换为距离矩阵
for j=1:n
D(i,j)=sqrt((x(i,1)-x(j,1))^2+(x(i,2)-x(j,2))^2);
end
end
for i=1:n %Eta为启发因子，这里设为距离的倒数
for j=1:n %原文作者少考虑的当D=0是MATLAB提示出错
if i~=j
Eta(i,j)=1./D(i,j);
end
end
end
for i=1:n
Eta(i,i)=0;
end
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))
Randpos=[Randpos,randperm(n)];
end
Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';

%%第三步：m只蚂蚁按概率函数选择下一座城市，完成各自的周游
for j=2:n
for i=1:m
visited=Tabu(i,1:(j-1)); %已访问的城市
J=zeros(1,(n-j+1)); %待访问的城市
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
J(Jc)=k;
Jc=Jc+1;
end
end
%下面计算待选城市的概率分布
for k=1:length(J)
P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta);
end
P=P/(sum(P));
%按概率原则选取下一个城市
Pcum=cumsum(P);
Select=find(Pcum>=rand);
to_visit=J(Select(1));
Tabu(i,j)=to_visit;
end
end
if NC>=2
Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:);
end

%%第四步：记录本次迭代最佳路线
L=zeros(m,1);
for i=1:m
R=Tabu(i,:);
for j=1:(n-1)
L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1));
end
L(i)=L(i)+D(R(1),R(n));
end
L_best(NC)=min(L);
pos=find(L==L_best(NC));
R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:);
L_ave(NC)=mean(L);
NC=NC+1;

%%第五步：更新信息素
Delta_Tau=zeros(n,n);
for i=1:m
for j=1:(n-1)
Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))=Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))+Q/L(i);
end
Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))+Q/L(i);
end
Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;

%%第六步：禁忌表清零
Tabu=zeros(m,n);
end

%%第七步：输出结果
Pos=find(L_best==min(L_best));
Shortest_Route=R_best(Pos(1),:);
Shortest_Length=L_best(Pos(1));
DrawRoute(C,Shortest_Route) %调用函数绘图

H. 求蚁群算法matlab或者，c,或者vb源码，用在多机器人协作，寻迹，最有路径的，，程序！！谢谢，回答好的，

clear,close all;
loc = [0.3663, 0.9076; 0.7459, 0.8713; 0.4521, 0.8465;
0.7624, 0.7459; 0.7096, 0.7228; 0.0710, 0.7426;
0.4224, 0.7129; 0.5908, 0.6931; 0.3201, 0.6403;
0.5974, 0.6436; 0.3630, 0.5908; 0.6700, 0.5908;
0.6172, 0.5495; 0.6667, 0.5446; 0.1980, 0.4686;
0.3498, 0.4488; 0.2673, 0.4274; 0.9439, 0.4208;
0.8218, 0.3795; 0.3729, 0.2690; 0.6073, 0.2640;
0.4158, 0.2475; 0.5990, 0.2261; 0.3927, 0.1947;
0.5347, 0.1898; 0.3960, 0.1320; 0.6287, 0.0842;
0.5000, 0.0396; 0.9802, 0.0182; 0.6832, 0.8515];

% loc=rand(50,2);
NumCity=length(loc);
for i = 1:NumCity,
for j = 1:NumCity,
distance(i, j) = norm(loc(i, :) - loc(j, :));
end
end
distance=distance+eye(NumCity).*eps;
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

%^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Initialize AC Parameters ^^^^^^^^^^^^^
% P: ant α β ρ η Q
% V: 31 1 5 0.1 1./distance 100
ant=31; a=1; b=5; p=0.1; E=1./distance; Q=100;
%^^^^^^^^^^^^
t=ones(NumCity); Nm=200;
Tabu=zeros(ant,NumCity); R_best=zeros(Nm,NumCity);
L_ave=zeros(Nm,1); L_best=inf.*ones(Nm,1);
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

tic
for Nc=1:Nm
Tabu=[];
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Put Ants into Cities ^^^^^^^^^^^^^
Randpos=[];
for i=1:(ceil(ant/NumCity)),Randpos=[Randpos,randperm(NumCity)];end
Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:ant))';
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
%^^^^^^^^^^^^ Ants According To Probability Choose Next City ^^^^^^^^^^^^^
for j=2:NumCity,
for i=1:ant,
VisitedCity=Tabu(i,1:(j-1));
UnVisited=zeros(1,(NumCity-j+1));
P=UnVisited;
Jc=1;
for k=1:NumCity
if length(find(VisitedCity==k))==0
UnVisited(Jc)=k;
Jc=Jc+1;
end
end
%^^^^^^^^^^^^
for k=1:length(UnVisited)
P(k)=(t(VisitedCity(end),UnVisited(k)).^a)...
*(E(VisitedCity(end),UnVisited(k)).^b);
end
P=P./sum(P);
%^^^^^^^^^^^^
Pcum=cumsum(P);
Select=find(Pcum>=rand);
% Select=find(P==max(P));
ToVisit=UnVisited(Select(1));
Tabu(i,j)=ToVisit;
end
end
if Nc>=2,Tabu(1,:)=R_best(Nc-1,:);end
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
%^^^^^^^^^^^^ Record the Best Path ^^^^^^^^^^^^^
L=zeros(ant,1);
dt=zeros(NumCity);
for i=1:ant
R=Tabu(i,:);
for j=1:(NumCity-1), L(i)=L(i)+distance(R(j),R(j+1));end
L(i)=L(i)+distance(R(1),R(NumCity));
for j=1:(NumCity-1)
dt(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))=dt(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))+Q./(L(i));
end
dt(Tabu(i,NumCity),Tabu(i,1))=dt(Tabu(i,NumCity),Tabu(i,1))+Q./L(i);
end
L_best(Nc)=min(L);
pos=find(L==L_best(Nc));
R_best(Nc,:)=Tabu(pos(1),:);
L_ave(Nc)=mean(L);
t=(1-p).*t+dt;
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
%^^^^^^^^^^^^ Updata the t ^^^^^^^^^^^^^
% dt=zeros(NumCity);
% for i=1:ant
% for j=1:NumCity-1
% dt(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))=dt(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))+Q./(L(i));
% end
% dt(Tabu(i,NumCity),Tabu(i,1))=dt(Tabu(i,NumCity),Tabu(i,1))+Q./L(i);
% end
% t=(1-p).*t+dt;
% Tabu=zeros(ant,NumCity);
end
toc
Pos=find(L_best==min(L_best));
Shortest_Route=R_best(Pos(1),:);
Shortest_Length=L_best(Pos(1));
subplot(1,2,1)
DrawRoute(loc,Shortest_Route)
subplot(1,2,2)
plot(L_best)
hold on
plot(L_ave)

I. 求助Matlab蚁群算法求一般函数极值的算法

function [ROUTES,PL,Tau]=ACASP(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q)
%% ---------------------------------------------------------------
% ACASP.m
% 蚁群算法动态寻路算法
% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China
% Email:[email protected]
% All rights reserved
%% ---------------------------------------------------------------
% 输入参数列表
% G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物
% Tau 初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素）
% K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波）
% M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个）
% S 起始点（最短路径的起始点）
% E 终止点（最短路径的目的点）
% 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
%
% 输出参数列表
% ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线
% PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度
% Tau 输出动态修正过的信息素

%% --------------------变量初始化----------------------------------
%load
D=G2D(G);
N=size(D,1);%N表示问题的规模（象素个数）
MM=size(G,1);
a=1;%小方格象素的边长
Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标
if Ex==-0.5
Ex=MM-0.5;
end
Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%终止点纵坐标
Eta=zeros(1,N);%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数
%下面构造启发式信息矩阵
for i=1:N
if ix==-0.5
ix=MM-0.5;
end
iy=a*(MM+0.5-ceil(i/MM));
if i~=E
Eta(1,i)=1/((ix-Ex)^2+(iy-Ey)^2)^0.5;
else
Eta(1,i)=100;
end
end
ROUTES=cell(K,M);%用细胞结构存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线
PL=zeros(K,M);%用矩阵存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度
%% -----------启动K轮蚂蚁觅食活动，每轮派出M只蚂蚁--------------------
for k=1:K
disp(k);
for m=1:M
%% 第一步：状态初始化
W=S;%当前节点初始化为起始点
Path=S;%爬行路线初始化
PLkm=0;%爬行路线长度初始化
TABUkm=ones(1,N);%禁忌表初始化
TABUkm(S)=0;%已经在初始点了，因此要排除
DD=D;%邻接矩阵初始化
%% 第二步：下一步可以前往的节点
DW=DD(W,:);
DW1=find(DW
for j=1:length(DW1)
if TABUkm(DW1(j))==0
DW(j)=inf;
end
end
LJD=find(DW
Len_LJD=length(LJD);%可选节点的个数
%% 觅食停止条件：蚂蚁未遇到食物或者陷入死胡同
while W~=E&&Len_LJD>=1
%% 第三步：转轮赌法选择下一步怎么走
PP=zeros(1,Len_LJD);
for i=1:Len_LJD
PP(i)=(Tau(W,LJD(i))^Alpha)*(Eta(LJD(i))^Beta);
end
PP=PP/(sum(PP));%建立概率分布
Pcum=cumsum(PP);
Select=find(Pcum>=rand);
%% 第四步：状态更新和记录
Path=[Path,to_visit];%路径增加
PLkm=PLkm+DD(W,to_visit);%路径长度增加
W=to_visit;%蚂蚁移到下一个节点
for kk=1:N
if TABUkm(kk)==0
DD(W,kk)=inf;
DD(kk,W)=inf;
end
end
TABUkm(W)=0;%已访问过的节点从禁忌表中删除
for j=1:length(DW1)
if TABUkm(DW1(j))==0
DW(j)=inf;
end
end
LJD=find(DW
Len_LJD=length(LJD);%可选节点的个数
end
%% 第五步：记下每一代每一只蚂蚁的觅食路线和路线长度
ROUTES{k,m}=Path;
if Path(end)==E
PL(k,m)=PLkm;
else
PL(k,m)=inf;
end
end
%% 第六步：更新信息素
Delta_Tau=zeros(N,N);%更新量初始化
for m=1:M
if PL(k,m) ROUT=ROUTES{k,m};
TS=length(ROUT)-1;%跳数
PL_km=PL(k,m);
for s=1:TS
x=ROUT(s);
Delta_Tau(y,x)=Delta_Tau(y,x)+Q/PL_km;
end
end
end
Tau=(1-Rho).

J. 在网上下载一个关于蚁群算法matlab程序，错误，求解

你的代码里用到了保留关键字 function，这个是用于定义子函数的，你不能用它做其他用途（除非你是要定义子函数）。只需换个名字即可