function?[R_bestL_bestL_aveShortest_RouteShortest_Length]=ACATSP（DNC_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
%%=========================================================================

n=length（D）;%n?為市個數
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
if?NC>=2
Tabu（1:）=R_best（NC-1:）;
end

%%第四步：記錄本次迭代最佳路線
L=zeros（m1）;
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（nn）;
for?i=1:m
for?j=1:（n-1）
Delta_Tau（Tabu（ij）Tabu（ij+1））=Delta_Tau（Tabu（ij）Tabu（ij+1））+Q/L（i）;
end
Delta_Tau（Tabu（in）Tabu（i1））=Delta_Tau（Tabu（in）Tabu（i1））+Q/L（i）;
end
Tau=（1-Rho）.*Tau+Delta_Tau;

%%第六步：禁忌表清零
Tabu=zeros（mn）;
end

%%第七步：輸出結果
Pos=find（L_best==min（L_best））;
Shortest_Route=R_best（Pos（1）:）
Shortest_Length=L_best（Pos（1））
subplot（121）
subplot（122）
plot（L_best）
hold?on
plot（L_ave）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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?????文件?????????45??2007-09-29?00:44??蟻群算法\初始數據.txt

?????文件???????2585??2007-09-29?00:37??蟻群算法\蟻群算法（D為最短路矩陣）.m

?????文件???????2151??2007-09-28?21:38??蟻群算法\蟻群過程文件\QACS蟻群算法.m

?????文件????????516??2007-09-28?21:23??蟻群算法\蟻群過程文件\蟻群算法.m

?????文件????????512??2007-09-28?21:36??蟻群算法\蟻群過程文件\蟻群算法.txt

?????文件???????3377??2007-09-28?23:09??蟻群算法\蟻群過程文件\蟻群算法1.m

?????文件???????2811??2000-01-01?03:14??蟻群算法\蟻群過程文件\蟻群算法（適合）.asv

?????文件???????2765??2007-09-28?23:10??蟻群算法\蟻群過程文件\蟻群算法（適合）.m

?????目錄??????????0??2008-10-21?10:52??蟻群算法\蟻群過程文件

?????目錄??????????0??2008-10-21?10:52??蟻群算法

?????文件????????183??2008-09-03?11:09??Matlab中文論壇--助努力的人完成畢業設計.url

?????文件???????3434??2008-05-15?08:26??使用幫助：新手必看.htm

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