蚁群算法代码(求函数最值)
蚁群算法代码
//Basic Ant Colony Algorithm for TSP#include <iostream.h>#include <fstream.h>#include <math.h>#include <time.h>#include <conio.h>#include <stdlib.h>#include <iomanip.h>#define N 31 //city size#define M 31 //ant numberdouble inittao=1;double tao[N][N];double detatao[N][N];double distance[N][N];double yita[N][N];int tabu[M][N];int route[M][N];double solution[M];int BestRoute[N];double BestSolution=10000000000;double alfa,beta,rou,Q;int NcMax;void initparameter(void); // initialize the parameters of basic ACAdouble EvalueSolution(int *a); // evaluate the solution of TSP, and calculate the length of path void InCityXY( double x[], double y[], char *infile ); // input the nodes' coordinates of TSPvoid initparameter(void){alfa=1; beta=5; rou=0.9; Q=100;NcMax=200;}void main(void){int NC=0;initparameter();double x[N];double y[N];InCityXY( x, y, "city31.tsp" );for(int i=0;i<N;i++)for(int j=i+1;j<N;j++){distance[j][i]=sqrt((x[i]-x[j])*(x[i]-x[j])+(y[i]-y[j])*(y[i]-y[j])); distance[i][j]=distance[j][i];}// calculate the heuristic parametersfor(i=0;i<N;i++)for(int j=0;j<N;j++){tao[i][j]=inittao;if(j!=i)yita[i][j]=100/distance[i][j];}for(int k=0;k<M;k++)for(i=0;i<N;i++)route[k][i]=-1;srand(time(NULL));for(k=0;k<M;k++){route[k][0]=k%N;tabu[k][route[k][0]]=1;}//each ant try to find the optiamal pathdo {int s=1;double partsum;double pper;double drand;//ant choose one whole pathwhile(s<N){for(k=0;k<M;k++){int jrand=rand()%3000;drand=jrand/3001.;partsum=0;pper=0;for(int j=0;j<N;j++){if(tabu[k][j]==0)partsum+=pow(tao[route[k][s-1]][j],alfa)*pow(yita[route[k][s-1]][j],beta); }for(j=0;j<N;j++){if(tabu[k][j]==0)pper+=pow(tao[route[k][s-1]][j],alfa)*pow(yita[route[k][s-1]][j],beta)/partsum; if(pper>drand)break;}tabu[k][j]=1;route[k][s]=j;}s++;}// the pheromone is updatedfor(i=0;i<N;i++)for(int j=0;j<N;j++)detatao[i][j]=0;for(k=0;k<M;k++){solution[k]=EvalueSolution(route[k]);if(solution[k]<BestSolution){BestSolution=solution[k];for(s=0;s<N;s++)BestRoute[s]=route[k][s];}}for(k=0;k<M;k++){for(s=0;s<N-1;s++)detatao[route[k][s]][route[k][s+1]]+=Q/solution[k];detatao[route[k][N-1]][route[k][0]]+=Q/solution[k];}for(i=0;i<N;i++)for(int j=0;j<N;j++){tao[i][j]=rou*tao[i][j]+detatao[i][j];if(tao[i][j]<0.00001)tao[i][j]=0.00001;if(tao[i][j]>20)tao[i][j]=20;}for(k=0;k<M;k++)for(int j=1;j<N;j++){tabu[k][route[k][j]]=0;route[k][j]=-1;}NC++;} while(NC<NcMax);//output the calculating resultsfstream result;result.open("optimal_results.log", ios::app);if(!result){cout<<"can't open the <optimal_results.log> file!\n";exit(0);}result<<"*-------------------------------------------------------------------------*"<<endl; result<<"the initialized parameters of ACA are as follows:"<<endl;result<<"alfa="<<alfa<<", beta="<<beta<<", rou="<<rou<<", Q="<<Q<<endl;result<<"the maximum iteration number of ACA is:"<<NcMax<<endl;result<<"the shortest length of the path is:"<<BestSolution<<endl;result<<"the best route is:"<<endl;for(i=0;i<N;i++)result<<BestRoute[i]<<" ";result<<endl;result<<"*-------------------------------------------------------------------------*"<<endl<<endl; result.close();cout<<"the shortest length of the path is:"<<BestSolution<<endl;}double EvalueSolution(int *a){double dist=0;for(int i=0;i<N-1;i++)dist+=distance[a[i]][a[i+1]];dist+=distance[a[i]][a[0]];return dist;}void InCityXY( double x[], double y[], char *infile ){fstream inxyfile( infile, ios::in | ios::nocreate );if( !inxyfile ){cout<<"can't open the <"<<infile<<"> file!\n";exit(0);}int i=0;while( !inxyfile.eof() ){inxyfile>>x[i]>>y[i];if( ++i >= N ) break;}}31个城市坐标：1304 23123639 13154177 22443712 13993488 15353326 15563238 12294196 10044312 7904386 5703007 19702562 17562788 14912381 16761332 6953715 16783918 21794061 23703780 22123676 25784029 28384263 29313429 19083507 23673394 26433439 32012935 32403140 35502545 23572778 28262370 2975运行后可得到15602的巡游路径改正了n个错误。
蚁群算法代码
蚁群算法代码在⽹上看了⼀些蚁群算法原理，其中最为⼴泛的应⽤还是那个旅⾏家问题（TSP）。
诸如粒⼦群优化算法，蚁群算法都可以求⼀个⽬标函数的最⼩值问题的。
下⾯代码记录下跑的代码。
蚁群算法中最为重要的就是⽬标函数和信息素矩阵的设计。
其他的参数则为信息素重要程度，信息素挥发速度，适应度的重要程度。
import numpy as npfrom scipy import spatialimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt'''test Ant Aolony Algorithm'''num_points = 25points_coordinate = np.random.rand(num_points, 2) # generate coordinate of pointsdistance_matrix = spatial.distance.cdist(points_coordinate, points_coordinate, metric='euclidean')# routine 中应该为⼀个列表，其中存放的是遍历过程中的位置编号def cal_total_distance(routine):num_points, = routine.shapereturn sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)])# %% Do ACAfrom sko.ACA import ACA_TSP'''需要设置的参数包含以下部分:(1): ⽬标函数: ⽤于衡量之前⾛过的的路径的⽬标值（累计路程值）, 需要有⼀个参数routine, ⽤于记录遍历的路径位置索引(2): 维度数⽬: 此数字将被⽤于程序进⾏构建遍历路径位置索引(3): 蚁群数⽬: size_pop(4): 最⼤迭代次数: 作为⼀项中值条件(5): 距离(⾪属度/信息素)矩阵: 蚁群算法中⼀般称其为信息素矩阵，需要预先进⾏计算，旨在记录两个路径点之间的距离长度[注意]: 距离矩阵在输⼊之前需要进⾏计算缺点: 速度太慢'''aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points,size_pop=500, max_iter=200,distance_matrix=distance_matrix)best_x, best_y = aca.run()# %% Plotfig, ax = plt.subplots(1, 2)best_points_ = np.concatenate([best_x, [best_x[0]]])best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :]ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1], 'o-r')pd.DataFrame(aca.y_best_history).cummin().plot(ax=ax[1])plt.show()。
蚁群算法路径优化matlab代码
蚁群算法路径优化matlab代码标题：蚁群算法路径优化 MATLAB 代码正文:蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁搜索食物路径的优化算法，常用于求解复杂问题。
在路径优化问题中，蚂蚁需要从起点移动到终点，通过探索周围区域来寻找最短路径。
MATLAB 是一个常用的数值计算软件，可以用来实现蚁群算法的路径优化。
下面是一个基本的 MATLAB 代码示例，用于实现蚁群算法的路径优化:```matlab% 定义参数num_ants = 100; % 蚂蚁数量num_steps = 100; % 路径优化步数search_radius = 2; % 搜索半径max_iterations = 1000; % 最大迭代次数% 随机生成起点和终点的位置坐标start_pos = [randi(100), randi(100)];end_pos = [75, 75];% 初始化蚂蚁群体的位置和方向ants_pos = zeros(num_ants, 2);ants_dir = zeros(num_ants, 2);for i = 1:num_antsants_pos(i, :) = start_pos + randn(2) * search_radius; ants_dir(i, :) = randomvec(2);end% 初始化蚂蚁群体的速度ants_vel = zeros(num_ants, 2);for i = 1:num_antsants_vel(i, :) = -0.1 * ants_pos(i, :) + 0.5 *ants_dir(i, :);end% 初始时蚂蚁群体向终点移动for i = 1:num_antsans_pos = end_pos;ans_vel = ants_vel;for j = 1:num_steps% 更新位置和速度ans_pos(i) = ans_pos(i) + ans_vel(i);ants_vel(i, :) = ones(1, num_steps) * (-0.1 * ans_pos(i) + 0.5 * ans_dir(i, :));end% 更新方向ants_dir(i, :) = ans_dir(i, :) - ans_vel(i) * 3;end% 迭代优化路径max_iter = 0;for i = 1:max_iterations% 计算当前路径的最短距离dist = zeros(num_ants, 1);for j = 1:num_antsdist(j) = norm(ants_pos(j) - end_pos);end% 更新蚂蚁群体的位置和方向for j = 1:num_antsants_pos(j, :) = ants_pos(j, :) - 0.05 * dist(j) * ants_dir(j, :);ants_dir(j, :) = -ants_dir(j, :);end% 更新蚂蚁群体的速度for j = 1:num_antsants_vel(j, :) = ants_vel(j, :) - 0.001 * dist(j) * ants_dir(j, :);end% 检查是否达到最大迭代次数if i > max_iterationsbreak;endend% 输出最优路径[ans_pos, ans_vel] = ants_pos;path_dist = norm(ans_pos - end_pos);disp(["最优路径长度为:" num2str(path_dist)]);```拓展:上述代码仅仅是一个简单的示例，实际上要实现蚁群算法的路径优化，需要更加复杂的代码实现。
蚁群算法的Python代码及其效果演示(含注释)
蚁群算法的Python代码及其效果演示（含注释）以下为基本蚁群算法的Python代码（含注释）。
随时可以运行：from turtle import*from random import*from json import loadk=load(open("stats.json"))city_num,ant_num=30,30 #规定城市和蚂蚁总数x_data=k[0] #城市的x坐标之集合y_data=k[1] #城市的y坐标之集合best_length=float("inf")best_path=[]alpha=1beta=7rho=0.5potency_list=[1 for xx in range(city_num**2)]Q=1##城市的index从0开始#下面列表存储城市间距离def get_i_index(n):if n%city_num==0:return n//city_num-1else:return n//city_numdef get_j_index(n):if n%city_num==0:return city_num-1else:return n%city_num-1distance_list=[((x_data[get_i_index(z)]-x_data[get_j_index(z)])**2+(y_data[get_i_index(z)]-y_data[get_j_index(z)])**2)**0.5 for z in range(1,city_num**2+1)]class ant(object):def __init__(self,ant_index):self.ant_index=ant_indexself.cities=list(range(city_num))self.current_length=0self.current_city=randint(0,city_num-1)self.initial_city=self.current_cityself.cities.remove(self.current_city)self.path=[self.current_city]self.length=0#根据城市的index求出两城市间距离def get_distance(self,index_1,index_2):return distance_list[index_1*city_num+index_2]def get_potency(self,index_1,index_2):return potency_list[index_1*city_num+index_2]def get_prob_list(self):res=[self.get_potency(self.current_city,x)**alpha*(1/self.get_distance(self.current_city,x))**bet a for x in self.cities]sum_=sum(res)final_res=[y/sum_ for y in res]return final_res##轮盘赌选择城市def __choose_next_city(self):city_list=self.citiesprob_list=self.get_prob_list()tmp=random()sum_=0for city,prob in zip(city_list,prob_list):sum_+=probif sum_>=tmp:self.length+=self.get_distance(self.current_city,city)self.current_city=cityself.path.append(self.current_city)self.cities.remove(self.current_city)returndef running(self):global best_length,best_pathfor x in range(city_num-1):self.__choose_next_city()self.length+=self.get_distance(self.current_city,self.initial_city)self.path.append(self.initial_city)if self.length<best_length:best_length=self.lengthbest_path=self.pathreturn (self.path,self.length)def go():operation=[]for x in potency_list:x*=(1-rho)for x in range(ant_num):operation.append(ant(x).running())for x in operation:for y in range(city_num-1):potency_list[x[0][y]*city_num+x[0][y+1]]+=Q/x[1]#print(f"potency_list:{potency_list}")#print(f"best_path:{best_path}")#print(f"best_length:{best_length}")for yy in range(1000):go()print(f"best_length:{best_length}")pu()setpos(x_data[best_path[0]],y_data[best_path[0]])pd()for x in range(1,city_num+1):setpos(x_data[best_path[x]],y_data[best_path[x]]) 运行效果：。
蚁群算法matlab代码讲解
蚁群算法matlab代码讲解蚁群算法（Ant Colony Algorithm）是模拟蚁群觅食行为而提出的一种优化算法。
它以蚁群觅食的方式来解决优化问题，比如旅行商问题、图着色问题等。
该算法模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为，通过信息素的正反馈和启发式搜索来实现问题的最优解。
在蚁群算法中，首先需要初始化一组蚂蚁和问题的解空间。
每只蚂蚁沿着路径移动，通过信息素和启发式规则来选择下一步的移动方向。
当蚂蚁到达目标位置后，会根据路径的长度来更新信息素。
下面是一个用MATLAB实现蚁群算法的示例代码：```matlab% 参数设置num_ants = 50; % 蚂蚁数量num_iterations = 100; % 迭代次数alpha = 1; % 信息素重要程度因子beta = 5; % 启发式因子rho = 0.1; % 信息素蒸发率Q = 1; % 信息素增加强度因子pheromone = ones(num_cities, num_cities); % 初始化信息素矩阵% 初始化蚂蚁位置和路径ants = zeros(num_ants, num_cities);for i = 1:num_antsants(i, 1) = randi([1, num_cities]);end% 迭代计算for iter = 1:num_iterations% 更新每只蚂蚁的路径for i = 1:num_antsfor j = 2:num_cities% 根据信息素和启发式规则选择下一步移动方向next_city = choose_next_city(pheromone, ants(i, j-1), beta);ants(i, j) = next_city;endend% 计算每只蚂蚁的路径长度path_lengths = zeros(num_ants, 1);for i = 1:num_antspath_lengths(i) = calculate_path_length(ants(i, :), distances);end% 更新信息素矩阵pheromone = (1 - rho) * pheromone;for i = 1:num_antsfor j = 2:num_citiespheromone(ants(i, j-1), ants(i, j)) = pheromone(ants(i, j-1), ants(i, j)) + Q / path_lengths(i); endendend```上述代码中的参数可以根据具体问题进行调整。
蚁群算法python编程实现
蚁群算法python编程实现蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种群体智能算法，在解决问题时模拟蚂蚁寻找食物的过程，通过蚂蚁在路径上释放信息素的方式引导其他蚂蚁进行探索。
下面是使用Python实现蚁群算法的代码：首先需要导入相关的库：```import numpy as npnp.random.seed(42)```定义一个城市距离矩阵，表示任意两个城市之间的距离：```distance_matrix = np.array([[0, 1, 2, 3, 4],[1, 0, 5, 6, 7],[2, 5, 0, 8, 9],[3, 6, 8, 0, 10],[4, 7, 9, 10, 0]])```定义一个蚂蚁的类，用于描述蚂蚁的位置、经过的城市、路径长度等信息：```class Ant:def __init__(self, num_cities):self.num_cities = num_citiesself.position = np.random.randint(num_cities)self.visited = {self.position}self.path_length = 0def choose_next_city(self, pheromone_matrix, alpha, beta): pheromone_powered =np.power(pheromone_matrix[self.position, :], alpha)distance_powered =np.power(1/distance_matrix[self.position, :], beta)probabilities = (pheromone_powered * distance_powered) probabilities[list(self.visited)] = 0probabilities /= np.sum(probabilities)next_city = np.random.choice(self.num_cities,p=probabilities)self.visited.add(next_city)self.path_length += distance_matrix[self.position,next_city]self.position = next_city```定义一个蚂蚁群体的类，用于描述所有蚂蚁的行为，包括释放信息素、更新信息素等：```class AntColony:def __init__(self, num_ants, num_cities, alpha=1, beta=2, rho=0.5, q0=0.5):self.num_ants = num_antsself.num_cities = num_citiesself.alpha = alphaself.beta = betaself.rho = rhoself.q0 = q0self.pheromone_matrix = np.ones((num_cities,num_cities))def run(self, iterations):best_path_length = np.infbest_path = []for i in range(iterations):ants = [Ant(self.num_cities) for _ inrange(self.num_ants)]for ant in ants:while len(ant.visited) < self.num_cities:ant.choose_next_city(self.pheromone_matrix, self.alpha, self.beta)ant.path_length +=distance_matrix[ant.position, ants[0].position]if ant.path_length < best_path_length:best_path_length = ant.path_lengthbest_path = list(ant.visited)delta_pheromone_matrix =np.zeros((self.num_cities, self.num_cities))for ant in ants:for i in range(self.num_cities):j = list(ant.visited).index(i)if j < self.num_cities - 1:delta_pheromone_matrix[i,list(ant.visited)[j+1]] += 1 / ant.path_lengthelse:delta_pheromone_matrix[i,ants[0].position] += 1 / ant.path_lengthself.pheromone_matrix *= (1 - self.rho)self.pheromone_matrix += delta_pheromone_matrix return best_path_length, best_path```最后，我们可以使用AntColony类来解决一个具体的问题，如下所示：```colony = AntColony(num_ants=10, num_cities=5)colony.run(iterations=1000)```该代码会输出最优路径的长度和经过的城市编号，例如：```(18, [0, 2, 3, 1, 4])```其中，路径的长度为18，依次经过的城市编号为0、2、3、1、4。
蚁群算法求函数最大值的程序
蚁群算法求函数最大值的程序蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，常用于求解函数最大值问题。
本文将详细介绍蚁群算法的原理和实现步骤，以及一个示例程序。
1.蚁群算法原理蚁群算法基于蚁群觅食行为中的信息素交流和随机跳跃，通过多个智能体（模拟蚂蚁）在解空间中的和信息传递，逐步寻找到函数的最大值。
具体而言，蚁群算法包含以下关键要素：-蚂蚁：代表着算法解空间的个体，通过在解空间中的移动来探索新的解。
-信息素：用于模拟蚂蚁之间的信息传递和集体合作，蚂蚁在移动过程中会根据信息素浓度进行选择。
-目标函数：蚁群算法通过目标函数来评估到的解的优劣，从而引导蚂蚁进行。
-路径选择规则：蚂蚁在移动过程中根据一定的规则选择下一步的移动路径。
信息素浓度、目标函数值等因素都可以作为路径选择规则的参考。
-信息素更新规则：当蚂蚁选择了条路径后，会根据该路径的质量（目标函数值等）来更新路径上的信息素浓度。
2.蚁群算法步骤蚁群算法的一般步骤如下：1.初始化蚂蚁群和信息素矩阵。
2.对每只蚂蚁，计算其适应度并选择下一步的移动方向。
3.更新每只蚂蚁的位置，并根据移动结果更新信息素矩阵。
4.检查是否满足停止条件，如果满足则输出最优解，否则返回步骤23.蚁群算法示例程序下面是一个求解函数f(x)=x^2在[-10,10]范围内的最大值的蚁群算法示例程序。
```pythonimport randomimport math#目标函数def target_function(x):return x ** 2#初始化蚂蚁群ant_count = 100ants = [random.uniform(-10, 10) for _ in range(ant_count)] #初始化信息素矩阵pheromones = [1 for _ in range(ant_count)]#蚁群算法参数max_iter = 100 # 最大迭代次数alpha = 1 # 信息素重要程度因子beta = 1 # 启发因子rho = 0.1 # 信息素挥发因子Q=1#信息素强度best_solution = None#迭代优化过程for iter in range(max_iter):#计算每只蚂蚁的适应度并选择下一步移动方向for i in range(ant_count):ant = ants[i]fitness = target_function(ant)#选择下一步移动方向if random.random( < pheromones[i]:ant += random.uniform(-1, 1) # 信息素浓度高的蚂蚁随机选择一个方向else:ant += random.uniform(-0.1, 0.1) # 信息素浓度低的蚂蚁随机选择一个方向ants[i] = ant#更新最优解if best_solution is None or target_function(ant) >target_function(best_solution):best_solution = ant#更新信息素矩阵for i in range(ant_count):#蚂蚁越接近最优解，释放的信息素越多pheromones[i] = (1 - rho) * pheromones[i] + Q *(target_function(ants[i]) / target_function(best_solution)) #输出最优解print("最大值点坐标为：", best_solution)print("最大值为：", target_function(best_solution))```4.程序解释该示例程序使用Python编写，实现了蚁群算法来求解函数f(x)=x^2在[-10, 10]范围内的最大值。
蚁群算法MATLAB代码
蚁群算法MATLAB代码function [y,val]=QACSticload att48 att48;MAXIT=300; % 最大循环次数NC=48; % 城市个数tao=ones(48,48);% 初始时刻各边上的信息最为1rho=0.2; % 挥发系数alpha=1;beta=2;Q=100;mant=20; % 蚂蚁数量iter=0; % 记录迭代次数for i=1:NC % 计算各城市间的距离for j=1:NCdistance(i,j)=sqrt((att48(i,2)-att48(j,2))^2+(att48(i,3)-att48(j,3))^2);endendbestroute=zeros(1,48); % 用来记录最优路径routelength=inf; % 用来记录当前找到的最优路径长度% for i=1:mant % 确定各蚂蚁初始的位置% endfor ite=1:MAXITfor ka=1:mant %考查第K只蚂蚁deltatao=zeros(48,48); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零[routek,lengthk]=travel(distance,tao,alpha,beta);if lengthk<="">routelength=lengthk;bestroute=routek;endfor i=1:NC-1 % 第K只蚂蚁在路径上释放的信息量deltatao(routek(i),routek(i+1))=deltatao(routek(i),routek(i+1 ))+Q/lengthk;enddeltatao(routek(48),1)=deltatao(routek(48),1)+Q/lengthk;endfor i=1:NC-1for j=i+1:NCif deltatao(i,j)==0deltatao(i,j)=deltatao(j,i);endendendtao=(1-rho).*tao+deltatao;endy=bestroute;val=routelength;function [y,val]=travel(distance,tao,alpha,beta) % 某只蚂蚁找到的某条路径[m,n]=size(distance);p=fix(m*rand)+1;val=0; % 初始路径长度设为0tabuk=[p]; % 假设该蚂蚁都是从第p 个城市出发的for i=1:m-1np=tabuk(length(tabuk)); % 蚂蚁当前所在的城市号p_sum=0;for j=1:mif isin(j,tabuk)continue;elseada=1/distance(np,j);p_sum=p_sum+tao(np,j)^alpha*ada^beta;endendcp=zeros(1,m); % 转移概率for j=1:mif isin(j,tabuk)continue;elseada=1/distance(np,j);cp(j)=tao(np,j)^alpha*ada^beta/p_sum;endendNextCity=pchoice(cp);tabuk=[tabuk,NextCity];val=val+distance(np,NextCity);endy=tabuk;function y=isin(x,A) % 判断数x 是否在向量A 中，如在返回1 ，否则返回0 y=0;for i=1:length(A)if A(i)==xy=1;break;endendfunction y=pchoice(A)a=rand;tempA=zeros(1,length(A)+1); for i=1:length(A) tempA(i+1)=tempA(i)+A(i); endfor i=2:length(tempA)if a<=tempA(i)y=i-1;break;endend。
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function [F]=F(x1,x2) %目标函数
F=-(x1.^2+2*x2.^*cos(3*pi*x1)*cos(4*pi*x2)+;
End
function [maxx,maxy,maxvalue]=antcolony
% 蚁群算法求函数最大值的程序
ant=200; % 蚂蚁数量
times=50; % 蚂蚁移动次数
rou=; % 信息素挥发系数
p0=; % 转移概率常数
lower_1=-1; % 设置搜索范围
upper_1=1; %
lower_2=-1; %
upper_2=1; %
for i=1 : ant
X(i,1)=(lower_1+(upper_1-lower_1)*rand);
%随机设置蚂蚁的初值位置X(i,2)=(lower_2+(upper_2-lower_2)*rand);
tau(i)=F(X(i,1),X(i,2)); %第i只蚂蚁的信息量
end %随机初始每只蚂蚁的位置
step=; %网格划分单位
f='-(x.^2+2*y.^*cos(3*pi*x)*cos(4*pi*y)+';
[x,y]=meshgrid(lower_1:step:upper_1,lower_2:step:upper_2); z=eval(f); %eval函数，将字符串内的内容执行再赋给对象figure(1);
mesh(x,y,z); %网格图
hold on;
plot3(X(:,1),X(:,2),tau,'k*') %蚂蚁初始位置
hold on;
text,,,'蚂蚁的初始分部位置')
xlabel('x');ylabel('y');zlabel('f(x,y)');
for t=1:times % 第t次移动
lamda=1/t; %步长系数，随移动次数增大而减少
[tau_best(t),bestindex]=max(tau); %第t次移动的最优值及其位置
for i=1:ant %第i只蚂蚁
p(t,i)=(tau(bestindex)-tau(i))/tau(bestindex); %最优值与第i只蚂蚁的值的差比
% 计算状态转移概率
end
for i=1:ant
if p(t,i)<p0 %局部搜索小于转移概率常数
temp1=X(i,1)+(2*rand-1)*lamda; %移动距离
temp2=X(i,2)+(2*rand-1)*lamda;
else %全局搜索
temp1=X(i,1)+(upper_1-lower_1)*;
temp2=X(i,2)+(upper_2-lower_2)*;
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 越界处理
if temp1<lower_1
temp1=lower_1;
end
if temp1>upper_1
temp1=upper_1;
end
if temp2<lower_2
temp2=lower_2;
end
if temp2>upper_2
temp2=upper_2;
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
if F(temp1,temp2)>F(X(i,1),X(i,2))
% 判断蚂蚁是否移动
X(i,1)=temp1;
X(i,2)=temp2;
end
end
for i=1:ant
tau(i)=(1-rou)*tau(i)+F(X(i,1),X(i,2)); % 更新信息量end
end
figure(2);
mesh(x,y,z);
hold on;
x=X(:,1);y=X(:,2);
plot3(x,y,eval(f),'k*')
hold on;
text,,,'蚂蚁的最终分布位置')
xlabel('x');ylabel('y'),zlabel('f(x,y)');
[max_value,max_index]=max(tau);
maxx=X(max_index,1);
maxy=X(max_index,2);
maxvalue=F(X(max_index,1),X(max_index,2)); end
function [F1]=F1(x) %目标函数
F1=x.^2-2*x+1;
End
%蚁群算法求解一元函数F1=x^2-2*x+1 close
clear
clc
ant=10;
times=40;
rou=;
p0=;
lb=-2;
ub=2;
step=;
x=lb::ub;
for i=1:ant
X(i)=lb+(ub-lb)*rand;
tau(i)=F1(X(i));
end
figure(1);
plot(x,F1(x));
hold on
plot(X,tau,'r*');
for kk=1:10
for t=1:times
lamda=1/t;%转移次数的倒数
[tau_best(t),bestindex]=min(tau);
for i=1:ant
p(t,i)=(tau(bestindex)-tau(i))/tau(bestindex);%转移概率（最优-蚂蚁i）/最优
%此种概率选择易陷入局部最优解
end
for i=1:ant
if p(t,i)<p0
temp=X(i)+(2*rand-1)*lamda;%蚂蚁移动
else
temp=X(i)+(ub-lb)*;
end
if temp<lb
temp=lb;
end
if temp>ub
temp=ub;
end
if F1(temp)<F1(X(i))
X(i)=temp;
end
end
for i=1:ant
tau(i)=(1-rou)*tau(i)+F1(X(i));
end
end
end
figure(2);
plot(x,F1(x));
hold on
x=X(i);y=tau(i);
plot(x,y,'g*');
x1=X(length(X))
y1=tau(length(tau))。