蚁群算法最早是由Marco Dorigo1991年991年提出，在研究新算法的过程中，他们发现蚁群可以通过分泌一种叫做信息素的生物激素来快速找到目标，从而提出了基于信息积极反馈原理的蚁群算法。
蚁群算法是根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为设计的仿生算法。因此，一般来说，蚁群算法用于解决最短路径问题，并真正解决旅行者的问题(TSP，一个寻找最短路径的问题）取得了良好的效果。目前，它已逐渐应用于图形着色、车辆调度、集成电路设计、通信网络、数据聚类分析等领域。
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蚁群二位
2019-11-5 15:05 上传
具体概述及通用MATLAB代码请见： www点omegaxyz点com/2018/01/26/aco/
以下是蚁群算法机器人最短路径规划问题MATLAB代码
(1代表障碍物)
function main()
G=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0;
1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0;
1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0;];
MM=size(G,1); % G 地形图为01矩阵，若为1表示障碍物
Tau=ones(MM*MM,MM*MM); % Tau 初始信息素矩阵
Tau=8.*Tau;
K=100; %迭代次数(指蚂蚁出动多少波)
M=50; %蚂蚁个数
S=1 ; 最短路径的起点%
E=MM*MM; 最短路径的目的点%
Alpha=1; % Alpha 参数表示信息素的重要性
Beta=7; % Beta 参数表示启发因子的重要性
Rho=0.3 ; % Rho 信息素蒸发系数
Q=1; % Q 增加强度系数的信息素
minkl=inf;
mink=0;
minl=0;
D=G2D(G);
N=size(D,1); %N表示问题的规模(象素数)
a=1; %小方格象素边长
Ex=a*(mod(E,MM)-0.5); %终止点横坐标
if Ex==-0.5
Ex=MM-0.5;
end
Ey=a*(MM 0.5-ceil(E/MM)); %终止点纵坐标
Eta=zeros(N); %启发信息，取倒数到目标点的直线距离
%以下启发式信息矩阵
for i=1:N
ix=a*(mod(i,MM)-0.5);
if ix==-0.5
ix=MM-0.5;
end
iy=a*(MM 0.5-ceil(i/MM));
if i~=E
Eta(i)=1/((ix-Ex)^2 (iy-Ey)^2)^0.5;
else
Eta(i)=100;
end
end
ROUTES=cell(K,M); %用细胞结构存储每一代蚂蚁的爬行路线
PL=zeros(K,M); 用矩阵存储每一代蚂蚁的爬行路线长度
%启动K轮蚂蚁觅食活动，每轮派M只蚂蚁
for k=1:K
for m=1:M
状态初始化%
W=S; 当前节点初始化为起点
Path=S; %爬行路线初始化
PLkm=0; %爬行路线长度初始化
TABUkm=ones(N); &nsp; %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
%下一步可以前往的节点
DW=DD(W,:);
DW1=find(DW);
for j=1:length(DW1)
if TABUkm(DW1(j))==0
DW(DW1(j))=0;
end
end
LJD=find(DW);
Len_LJD=length(LJD);%可选节点的个数
%蚂蚁未遇到食物或者陷入死胡同或者觅食停止
while W~=E&&Len_LJD>=1
%转轮赌法选择下一步怎么走
PP=zeros(Len_LJD);
for i=1:Len_LJD
PP(i)=(Tau(W,LJD(i))^Alpha)*((Eta(LJD(i)))^Beta);
end
sumpp=sum(PP);
PP=PP/sumpp;%建立概率分布
Pcum(1)=PP(1);
for i=2:Len_LJD
Pcum(i)=Pcum(i-1)+PP(i);
end
Select=find(Pcum>=rand);
to_visit=LJD(Select(1));
%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:N
if TABUkm(kk)==0
DD(W,kk)=0;
DD(kk,W)=0;
end
end
TABUkm(W)=0; %已访问过的节点从禁忌表中删除
DW=DD(W,:);
DW1=find(DW);
for j=1:length(DW1)
if TABUkm(DW1(j))==0
DW(j)=0;
end
end
LJD=find(DW);
Len_LJD=length(LJD);%可选节点的个数
end
%记下每一代每一只蚂蚁的觅食路线和路线长度
ROUTES{k,m}=Path;
if Path(end)==E
PL(k,m)=PLkm;
if PLkm
mink=k;minl=m;minkl=PLkm;
end
else
PL(k,m)=0;
end
end
%更新信息素
Delta_Tau=zeros(N,N);%更新量初始化
for m=1:M
if PL(k,m)
ROUT=ROUTES{k,m};
TS=length(ROUT)-1;%跳数
PL_km=PL(k,m);
for s=1:TS
x=ROUT(s);
y=ROUT(s+1);
Delta_Tau(x,y)=Delta_Tau(x,y)+Q/PL_km;
Delta_Tau(y,x)=Delta_Tau(y,x)+Q/PL_km;
end
end
end
Tau=(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
minPL=zeros(K);
for i=1:K
PLK=PL(i,:);
Nonzero=find(PLK);
PLKPLK=PLK(Nonzero);
minPL(i)=min(PLKPLK);
end
figure(1)
plot(minPL);
hold on
grid on
title('收敛曲线变化趋势');
xlabel('迭代次数');
ylabel('最小路径长度'); %绘爬行图
figure(2)
axis([0,MM,0,MM])
for i=1:MM
for j=1:MM
if G(i,j)==1
x1=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],[0.2,0.2,0.2]);
hold on
else
x1=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 on
end
end
end
hold on
title('机器人运动轨迹');
xlabel('坐标x');
ylabel('坐标y');
ROUT=ROUTES{mink,minl};
LENROUT=length(ROUT);
Rx=ROUT;
Ry=ROUT;
for ii=1:LENROUT
Rx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);
if Rx(ii)==-0.5
Rx(ii)=MM-0.5;
end
Ry(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM));
end
plot(Rx,Ry)
end
plotif2=0;%绘各代蚂蚁爬行图
if plotif2==1
figure(3)
axis([0,MM,0,MM])
for i=1:MM
for j=1:MM
if G(i,j)==1
x1=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],[0.2,0.2,0.2]);
hold on
else
x1=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 on
end
end
end
for k=1:K
PLK=PL(k,:);
minPLK=min(PLK);
pos=find(PLK==minPLK);
m=pos(1);
ROUT=ROUTES{k,m};
LENROUT=length(ROUT);
Rx=ROUT;
Ry=ROUT;
for ii=1:LENROUT
Rx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);
if Rx(ii)==-0.5
Rx(ii)=MM-0.5;
end
Ry(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM));
end
plot(Rx,Ry)
hold on
end
end
function D=G2D(G)
l=size(G,1);
D=zeros(l*l,l*l);
for i=1:l
for j=1:l
if G(i,j)==0
for m=1:l
for n=1:l
if G(m,n)==0
im=abs(i-m);jn=abs(j-n);
if im+jn==1||(im==1&&jn==1)
D((i-1)*l+j,(m-1)*l+n)=(im+jn)^0.5;
end
end
end
end
end
end
end
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原文链接：https://blog.csdn.net/xyisv/article/details/79184815
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