[code]function?[R_bestL_bestL_aveShortest_RouteShortest_Length]=ACATSP（CNC_maxmAlphaBetaRhoQ）
%%=========================================================================?
%%?ACATSP.m?
%%?Ant?Colony?Algorithm?for?Traveling?Salesman?Problem?
%%?ChengAihuaPLA?Information?Engineering?UniversityZhengZhouChina?
%%?Email:aihuacheng@gmail.com?
%%?All?rights?reserved?
%%-------------------------------------------------------------------------?
%%?主要符號說明?
%%?C?n個城市的坐標，n×2的矩陣?
%%?NC_max?最大迭代次數?
%%?m?螞蟻個數?
%%?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?
%%?R_best?各代最佳路線?
%%?L_best?各代最佳路線的長度?
%%=========================================================================
%%第一步：變量初始化?
n=size（C1）;%n表示問題的規模（城市個數）?
D=zeros（nn）;%D表示完全圖的賦權鄰接矩陣?
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;?
end?
D（ji）=D（ij）;?
end?
end?
Eta=1./D;%Eta為啟發因子，這里設為距離的倒數?
Tau=ones（nn）;%Tau為信息素矩陣?
Tabu=zeros（mn）;%存儲并記錄路徑的生成?
NC=1;%迭代計數器?
R_best=zeros（NC_maxn）;%各代最佳路線?
L_best=inf.*ones（NC_max1）;%各代最佳路線的長度?
L_ave=zeros（NC_max1）;%各代路線的平均長度
while?NC<=NC_max%停止條件之一：達到最大迭代次數?
%%第二步：將m只螞蟻放到n個城市上?
Randpos=[];?
for?i=1:（ceil（m/n））?
Randpos=[Randposrandperm（n）];?
end?
Tabu（:1）=（Randpos（11:m））‘;
%%第三步：m只螞蟻按概率函數選擇下一座城市，完成各自的周游?
for?j=2:n?
for?i=1:m?
visited=Tabu（i1:（j-1））;%已訪問的城市?
J=zeros（1（n-j+1））;%待訪問的城市?
P=J;%待訪問城市的選擇概率分布?
Jc=1;?
for?k=1:n?
if?length（find（visited==k））==0?
J（Jc）=k;?
Jc=Jc+1;?
end?
end?
%下面計算待選城市的概率分布?
for?k=1:length（J）?
P（k）=（Tau（visited（end）J（k））^Alpha）*（Eta（visited（end）J（k））^Beta）;?
end?
P=P/（sum（P））;?
%按概率原則選取下一個城市?
Pcum=cumsum（P）;?
Select=find（Pcum>=rand）;?
to_visit=J（Select（1））;?
Tabu（ij）=to_visit;?
end?
end?