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1、蚁群算法最短路径通用Matlab程序（附图）代码:function ROUTES,PL,Tau=ACASP(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q)% -% ACASP.m% 蚁群算法动态寻路算法% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China% Email:% All rights reserved% -% 输入参数列表% G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物% Tau 初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素）% K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波）% M 蚂蚁个数（每一波
2、蚂蚁有多少个）% S 起始点（最短路径的起始点）% E 终止点（最短路径的目的点）% 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% 输出参数列表% ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线% PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度% Tau 输出动态修正过的信息素% -变量初始化-%loadD=G2D(G);N=size(D,1);%N表示问题的规模（象素个数）MM=size(G,1);a=1;%小方格象素的边长Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标if Ex=-0.5Ex=MM-0.5
3、;endEy=a*(MM+0.5-ceil(E/MM);%终止点纵坐标Eta=zeros(1,N);%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数%下面构造启发式信息矩阵for i=1:Nif ix=-0.5ix=MM-0.5;endiy=a*(MM+0.5-ceil(i/MM); if i=EEta(1,i)=1/(ix-Ex)2+(iy-Ey)2)0.5;elseEta(1,i)=100;endendROUTES=cell(K,M);%用细胞结构存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线PL=zeros(K,M);%用矩阵存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度% -启动K轮蚂蚁觅食活动，每轮派出M只蚂蚁-
4、for k=1:Kdisp(k);for m=1:M% 第一步：状态初始化W=S;%当前节点初始化为起始点Path=S;%爬行路线初始化PLkm=0;%爬行路线长度初始化TABUkm=ones(1,N);%禁忌表初始化TABUkm(S)=0;%已经在初始点了，因此要排除DD=D;%邻接矩阵初始化% 第二步：下一步可以前往的节点DW=DD(W,;DW1=find(DWfor j=1:length(DW1)if TABUkm(DW1(j)=0DW(j)=inf;endendLJD=find(DWLen_LJD=length(LJD);%可选节点的个数% 觅食停止条件：蚂蚁未遇到食物或者陷入死胡同w
5、hile W=E&Len_LJD=1% 第三步：转轮赌法选择下一步怎么走PP=zeros(1,Len_LJD);for i=1en_LJDPP(i)=(Tau(W,LJD(i)Alpha)*(Eta(LJD(i)Beta);endPP=PP/(sum(PP);%建立概率分布Pcum=cumsum(PP);Select=find(Pcum=rand);% 第四步：状态更新和记录Path=Path,to_visit;%路径增加PLkm=PLkm+DD(W,to_visit);%路径长度增加W=to_visit;%蚂蚁移到下一个节点for kk=1:Nif TABUkm(kk)=0DD(W,kk)=
6、inf;DD(kk,W)=inf;endendTABUkm(W)=0;%已访问过的节点从禁忌表中删除for j=1:length(DW1)if TABUkm(DW1(j)=0DW(j)=inf;endendLJD=find(DWLen_LJD=length(LJD);%可选节点的个数end% 第五步：记下每一代每一只蚂蚁的觅食路线和路线长度ROUTESk,m=Path;if Path(end)=EPL(k,m)=PLkm;elsePL(k,m)=inf;endend% 第六步：更新信息素Delta_Tau=zeros(N,N);%更新量初始化for m=1:Mif PL(k,m) ROUT=R
7、OUTESk,m;TS=length(ROUT)-1;%跳数PL_km=PL(k,m);for s=1:TSx=ROUT(s);Delta_Tau(y,x)=Delta_Tau(y,x)+Q/PL_km;endendendTau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;%信息素挥发一部分，新增加一部分end% -绘图-plotif=1;%是否绘图的控制参数if plotif=1%绘收敛曲线meanPL=zeros(1,K);minPL=zeros(1,K);for i=1:KPLK=PL(i,;Nonzero=find(PLKPLKPLK=PLK(Nonzero);meanPL(i)=m
8、ean(PLKPLK);minPL(i)=min(PLKPLK);endfigure(1)plot(minPL);hold onplot(meanPL);grid ontitle(收敛曲线（平均路径长度和最小路径长度）);xlabel(迭代次数);ylabel(路径长度);%绘爬行图figure(2)axis(0,MM,0,MM)for i=1:MMfor j=1:MMif G(i,j)=1x1=j-1;y1=MM-i;x2=j;y2=MM-i;x4=j-1;y4=MM-i+1;fill(x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3,y4,0.2,0.2,0.2);hold onelsex1=j-
9、1;y1=MM-i;x2=j;y2=MM-i;x3=j;y3=MM-i+1;x4=j-1;y4=MM-i+1;fill(x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3,y4,1,1,1);hold onendendendhold onLENROUT=length(ROUT);Rx=ROUT;Ry=ROUT;for ii=1ENROUTRx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);if Rx(ii)=-0.5Rx(ii)=MM-0.5;endRy(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM);endplot(Rx,Ry)endplotif2=1;%绘各代蚂蚁爬行图i
10、f plotif2=1figure(3)axis(0,MM,0,MM)for i=1:MMfor j=1:MMif G(i,j)=1x1=j-1;y1=MM-i;x2=j;y2=MM-i;x4=j-1;y4=MM-i+1;fill(x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3,y4,0.2,0.2,0.2);hold onelsex1=j-1;y1=MM-i;x2=j;y2=MM-i;x3=j;y3=MM-i+1;x4=j-1;y4=MM-i+1;fill(x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3,y4,1,1,1);hold onendendendfor k=1:KPLK=PL(k,;minPLK=min(PLK);pos=find(PLK=minPLK);m=pos(1);ROUT=ROUTESk,m;LENROUT=length(ROUT);Rx=ROUT;Ry=ROUT;for ii=1ENROUTRx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);if Rx(ii)=-0.5Rx(ii)=MM-0.5;endRy(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM);endplot(Rx,Ry)hold onendend
