%初始化
clear;

Alpha=1;?%信息素重要程度的參數
Beta=5;?%啟發(fā)式因子重要程度的參數?
Rho=0.95;?%信息素蒸發(fā)系數
NC_max=200;?%最大迭代次數
Q=100;?%信息素增加強度系數
CityNum=30;??%問題的規(guī)模（城市個數）
[dislistClist]=tsp（CityNum）;
m=CityNum;?%螞蟻個數
Eta=1./dislist;%Eta為啟發(fā)因子，這里設為距離的倒數
Tau=ones（CityNumCityNum）;%Tau為信息素矩陣
Tabu=zeros（mCityNum）;%存儲并記錄路徑的生成
NC=1;%迭代計數器
R_best=zeros（NC_maxCityNum）;?%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

figure（1）;
while?NC<=NC_max?%停止條件之一：達到最大迭代次數
????%將m只螞蟻放到CityNum個城市上
????Randpos=[];
????for?i=1:（ceil（m/CityNum））
????????Randpos=[Randposrandperm（CityNum）];
????end
????Tabu（:1）=（Randpos（11:m））‘;
????
????%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:CityNum
????????for?i=1:m
????????????visited=Tabu（i1:（j-1））;?%已訪問的城市
????????????J=zeros（1（CityNum-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:CityNum
????????????????if?length（find（visited==k））==0
????????????????????J（Jc）=k;
????????????????????Jc=Jc+1;
????????????????end
????????????end
????????????%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
????%記錄本次迭代最佳路線
????L=zeros（m1）;
????for?i=1:m
????????R=Tabu（i:）;
????????L（i）=CalDist（dislistR）;
????end
????L_best（NC）=min（L）;
????pos=find（L==L_best（NC））;
????R_best（NC:）=Tabu（pos（1）:）;
????L_ave（NC）=mean（L）;
????drawTSP（ClistR_best（NC:）L_best（NC）NC0）;
????NC=NC+1;
????%更新信息素
????Delta_Tau=zeros（CityNumCityNum）;
????for?i=1:m
????????for?j=1:（CityNum-1）
????????????Delta_Tau（Tabu（ij）Tabu（ij+1））=Delta_Tau（Tabu（ij）Tabu（ij+1））+Q/L（i）;
????????end
????????Delta_Tau（Tabu（iCityNum）Tabu（i1））=Delta_Tau（Tabu（iCityNum）Tabu（i1））+Q/L（i）;
????end
????Tau=（1-Rho）.*Tau+Delta_Tau;
????Tabu=zeros（mCityNum）;?%禁忌表清零
????%pause;
????tauji（NC）=Tau（12）;
end

%輸出結果
Pos=find（L_best==min（L_best））;
Shortest_Route=R_best（Pos（1）:）;
Shortest_Length=L_best（Pos（1））;
figure（2）;
plot（[L_best?L_ave]）;
legend（‘最短距離‘‘平均距離‘）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件?????????169??2013-09-13?16:12??CalDist.m
?????文件????????2577??2013-09-13?16:12??ant_colony_system.m
?????文件?????????162??2013-09-13?16:12??changeFun.m
?????文件?????????169??2013-09-13?16:12??changeNum.asv
?????文件?????????169??2013-09-13?16:12??changeNum.m
?????文件?????????610??2013-09-13?16:12??drawTSP.m
?????文件?????????636??2013-09-13?16:12??drawTSP10.m
?????文件????????3435??2013-09-13?16:12??genetic_algorithm.m
?????文件????????2018??2013-09-13?16:12??hopfield_neuro_network.m
?????文件????????2229??2013-09-22?21:24??particle_swarm_optimization.asv
?????文件????????2229??2013-09-22?21:26??particle_swarm_optimization.m
?????文件????????1716??2013-09-13?16:12??particle_swarm_optimization1.m
?????文件????????1742??2013-09-13?16:12??simulated_annealing.m
?????文件????????2626??2013-09-13?16:12??tabu_search.m
?????文件????????2134??2013-09-13?16:12??tsp.m