资源简介
蚁群算法单路径和多路径路由
31节点网络拓扑下寻找单个最短路径和前三条最短路径

代码片段和文件信息
function []=MultiRoutes()
%%-------------------------------------------------------------------------
%% 主要符号说明
%% C n个节点的坐标,n×2的矩阵
%% NC_max 最大迭代次数
%% m 蚂蚁代理个数
%% 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
%%=========================================================================
clc
clear
% 设置初始参数如下:
m=30;Alpha=2;Beta=0.5;Rho=0.05;NC_max=100;Q=0.02;
%设定源目的节点
s=1;e=14;n=14;
% 网络拓扑为:
D=[ 0 2100 3000 Inf Inf Inf Inf 4800 Inf Inf Inf Inf Inf Inf
2100 0 1200 1500 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
3000 1200 0 Inf Inf 3600 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
Inf 1500 Inf 0 1200 Inf Inf Inf Inf Inf 3900 Inf Inf Inf
Inf Inf Inf 1200 0 2400 1200 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
Inf Inf 3600 Inf 2400 0 Inf Inf Inf 2100 Inf Inf Inf 3600
Inf Inf Inf Inf 1200 Inf 0 1500 Inf 2700 Inf Inf Inf Inf
4800 Inf Inf Inf Inf Inf 1500 0 1500 Inf Inf Inf Inf Inf
Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf 1500 0 1500 Inf 600 600 Inf
Inf Inf Inf Inf Inf 2100 2700 Inf 1500 0 Inf Inf Inf Inf
Inf Inf Inf 3900 Inf Inf Inf Inf Inf Inf 0 1200 1500 Inf
Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf 600 Inf 1200 0 Inf 600
Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf 600 Inf 1500 Inf 0 300
Inf Inf Inf Inf Inf 3600 Inf Inf Inf Inf Inf 600 300 0];
C=[ 10 80
0 60
10 30
30 50
40 40
50 10
60 50
70 60
100 75
80 0
110 130
135 120
140 100
130 40];
%初始化变量
Eta=zeros(nn);
for k = 1:n
for t = 1:n
if D(kt)~=0
Eta(kt)=1/D(kt);
else Eta(kt)=0;
end
end
end %Eta为启发因子,
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 7145 2011-11-09 19:21 single.m
文件 8767 2011-11-08 21:30 MultiRoutes.m
----------- --------- ---------- ----- ----
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