蚁群算法解决旅行商问题（Matlab版）

经典的蚁群算法用于解决旅行商问题，包括实例数据，直接点击Run.m运行，结果绘图

function [R_bestL_bestL_aveShortest_RouteShortest_Length]=ACATSP（CNC_maxmAlphaBetaRhoQ）
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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
n=size（C1）;%n表示问题的规模（城市个数）
D=zeros（nn）;%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（ij）=（（C（i1）-C（j1））^2+（C（i2）-C（j2））^2）^0.5;
else
D（ij）=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（ji）=D（ij）;   %对称矩阵
end
end
Eta=1./D;          %Eta为启发因子，这里设为距离的倒数
Tau=ones（nn）;     %Tau为信息素矩阵
Tabu=zeros（mn）;   %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_maxn）;       %各代最佳路线
L_best=inf.*ones（NC_max1）;   %各代最佳路线的长度
L_ave=zeros（NC_max1）;        %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

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        4462  2015-09-19 20:12  ACATSP.m
     文件         600  2015-09-19 15:15  coords.mat
     文件        1058  2015-09-19 18:00  Run.m