1、蟻群算法最短路徑通用Matlab程序（附圖）代碼:function ROUTES,PL,Tau=ACASP(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q)% -% ACASP.m% 蟻群算法動態尋路算法% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China% Email:aihuacheng% All rights reserved% -% 輸入參數列表% G 地形圖為01矩陣，如果為1表示障礙物% Tau 初始信息素矩陣（認為前面的覓食活動中有殘留的信息素）% K 迭代次數（指螞蟻出動多少波）%

2、M 螞蟻個數（每一波螞蟻有多少個）% S 起始點（最短路徑的起始點）% E 終止點（最短路徑的目的點）% Alpha 表征信息素重要程度的參數% Beta 表征啟發式因子重要程度的參數% Rho 信息素蒸發系數% Q 信息素增加強度系數% 輸出參數列表% ROUTES 每一代的每一只螞蟻的爬行路線% PL 每一代的每一只螞蟻的爬行路線長度% Tau 輸出動態修正過的信息素% -變量初始化-%loadD=G2D(G);N=size(D,1);%N表示問題的規模（象素個數）MM=size(G,1);a=1;%小方格象素的邊長Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%終止點橫坐標if Ex=-0.

3、5Ex=MM-0.5;endEy=a*(MM+0.5-ceil(E/MM);%終止點縱坐標Eta=zeros(1,N);%啟發式信息，取為至目標點的直線距離的倒數%下面構造啟發式信息矩陣for i=1:Nif ix=-0.5ix=MM-0.5;endiy=a*(MM+0.5-ceil(i/MM); if i=EEta(1,i)=1/(ix-Ex)2+(iy-Ey)2)0.5;elseEta(1,i)=100;endendROUTES=cell(K,M);%用細胞結構存儲每一代的每一只螞蟻的爬行路線PL=zeros(K,M);%用矩陣存儲每一代的每一只螞蟻的爬行路線長度% -啟動K輪螞蟻覓食活動

4、，每輪派出M只螞蟻-for k=1:Kdisp(k);for m=1:M% 第一步：狀態初始化W=S;%當前節點初始化為起始點Path=S;%爬行路線初始化PLkm=0;%爬行路線長度初始化TABUkm=ones(1,N);%禁忌表初始化TABUkm(S)=0;%已經在初始點了，因此要排除DD=D;%鄰接矩陣初始化% 第二步：下一步可以前往的節點DW=DD(W,;DW1=find(DWfor j=1:length(DW1)if TABUkm(DW1(j)=0DW(j)=inf;endendLJD=find(DWLen_LJD=length(LJD);%可選節點的個數% 覓食停止條件：螞蟻未遇到

5、食物或者陷入死胡同while W=E&&Len_LJD>=1% 第三步：轉輪賭法選擇下一步怎么走PP=zeros(1,Len_LJD);for i=1en_LJDPP(i)=(Tau(W,LJD(i)Alpha)*(Eta(LJD(i)Beta);endPP=PP/(sum(PP);%建立概率分布Pcum=cumsum(PP);Select=find(Pcum>=rand);% 第四步：狀態更新和記錄Path=Path,to_visit;%路徑增加PLkm=PLkm+DD(W,to_visit);%路徑長度增加W=to_visit;%螞蟻移到下一個節點for kk=

6、1:Nif TABUkm(kk)=0DD(W,kk)=inf;DD(kk,W)=inf;endendTABUkm(W)=0;%已訪問過的節點從禁忌表中刪除for j=1:length(DW1)if TABUkm(DW1(j)=0DW(j)=inf;endendLJD=find(DWLen_LJD=length(LJD);%可選節點的個數end% 第五步：記下每一代每一只螞蟻的覓食路線和路線長度ROUTESk,m=Path;if Path(end)=EPL(k,m)=PLkm;elsePL(k,m)=inf;endend% 第六步：更新信息素Delta_Tau=zeros(N,N);%更新量初始

7、化for m=1:Mif PL(k,m) ROUT=ROUTESk,m;TS=length(ROUT)-1;%跳數PL_km=PL(k,m);for s=1:TSx=ROUT(s);Delta_Tau(y,x)=Delta_Tau(y,x)+Q/PL_km;endendendTau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;%信息素揮發一部分，新增加一部分end% -繪圖-plotif=1;%是否繪圖的控制參數if plotif=1%繪收斂曲線meanPL=zeros(1,K);minPL=zeros(1,K);for i=1:KPLK=PL(i,;Nonzero=find(PLKPLKP

8、LK=PLK(Nonzero);meanPL(i)=mean(PLKPLK);minPL(i)=min(PLKPLK);endfigure(1)plot(minPL);hold onplot(meanPL);grid ontitle('收斂曲線（平均路徑長度和最小路徑長度）');xlabel('迭代次數');ylabel('路徑長度');%繪爬行圖figure(2)axis(0,MM,0,MM)for i=1:MMfor j=1:MMif G(i,j)=1x1=j-1;y1=MM-i;x2=j;y2=MM-i;x4=j-1;y4=MM-i+1;f

9、ill(x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3,y4,0.2,0.2,0.2);hold onelsex1=j-1;y1=MM-i;x2=j;y2=MM-i;x3=j;y3=MM-i+1;x4=j-1;y4=MM-i+1;fill(x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3,y4,1,1,1);hold onendendendhold onLENROUT=length(ROUT);Rx=ROUT;Ry=ROUT;for ii=1ENROUTRx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);if Rx(ii)=-0.5Rx(ii)=MM-0.5;endRy(ii)=a*(MM+0.

10、5-ceil(ROUT(ii)/MM);endplot(Rx,Ry)endplotif2=1;%繪各代螞蟻爬行圖if plotif2=1figure(3)axis(0,MM,0,MM)for i=1:MMfor j=1:MMif G(i,j)=1x1=j-1;y1=MM-i;x2=j;y2=MM-i;x4=j-1;y4=MM-i+1;fill(x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3,y4,0.2,0.2,0.2);hold onelsex1=j-1;y1=MM-i;x2=j;y2=MM-i;x3=j;y3=MM-i+1;x4=j-1;y4=MM-i+1;fill(x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3,y4,1,1,1);hold onendendendfor k=1:KPLK=PL(k,;minPLK=min(PLK);pos=find(PLK=minPLK);m=pos(1);ROUT=ROUTESk,m;LENROUT=leng