MATLAB源代码|蚁群算法寻找最近的路线

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蚁群算法

蚁群算法是一种优化算法，灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中的行为。它模拟了蚂蚁相互之间合作的行为，通过蚂蚁对于环境的反馈和信息交流，来寻找问题的最优解。

蚁群算法通常应用于求解组合优化问题，例如旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）等。它的基本思想是将问题转化为蚂蚁在解空间中搜索的过程。

具体来说，蚁群算法包含以下步骤：

初始化蚂蚁的位置和信息素：蚂蚁随机分布在解空间中，每个位置都有一个信息素值。
蚂蚁遍历解空间：蚂蚁根据一定的概率选择下一个位置，该概率受到当前位置的信息素和启发式信息的影响。蚂蚁在解空间中移动，直到找到一个解或遍历完整个解空间。
更新信息素：蚂蚁找到一个解后，会更新路径上的信息素，使得路径上的信息素值与解的质量相关联。
重复迭代：重复步骤2和步骤3，直到达到预定的终止条件（例如达到最大迭代次数或找到最优解）。

蚁群算法的主要优势在于它能够有效地处理大规模的组合优化问题，并且具有较好的全局搜索能力。它还能够通过信息素的更新机制，实现对解空间的局部搜索和全局搜索的平衡。

然而，蚁群算法也存在一些局限性，例如易陷入局部最优解、对参数设置敏感等。因此，对于不同的问题，需要进行合理的参数调整和启发式信息设计，以使蚁群算法能够发挥最好的性能。

运行结果

迭代次数为1时，结果如下，路径杂乱无章、且绕远路的情况较多。
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迭代次数为5时，结果如下，此时“蚂蚁们”找到了另一条从下面穿过来的路，但很可惜，这个方向是不对的，因为最优解其实是从上面走：
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继续加大迭代次数，但迭代次数为10时，结果如下：
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此时路线已经比较好了，只有 $\uparrow$ 蓝色圆圈的地方还有点曲折。

迭代次数为100时，结果如下：
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此时，路线6已经非常完美了。

源代码

matlab">% 蚁群路径规划算法
% 2024-7-30/Ver1
clear;clc;close all;
rng(0);
G=[0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1; 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1;]; %构建障碍物地图（1为障碍物）
len = size(G, 1);
Tau = 8. * ones(len^2, len^2);
epochs = 100;  % 迭代次数
ants = 50;  % 蚂蚁数量
start = 1;
stop = 9 * 20 + 10;
alpha = 1;
beta = 7;
rho = 0.3;
q = 1;  % 信息素增强系数
minkl = inf;
mink = 0;
minl = 0;
D = G2D(G);
n = size(D, 1);
stop_x = mod(stop, len) - 0.5;
if stop_x == - 0.5stop_x = len - 0.5;
end
% 更多代码下载链接：https://gf.bilibili.com/item/detail/1105932012stop_y = len + 0.5 - ceil(stop / len);