效果展示：开头输入的是点的序列号（表示第几个点） ，显示的是最短路径的走法（同样以点的序列号显示，表示途径的第几个点） 。%编写 m 文件function distance,path=dijkstra(A,s,e)% DISTANCE,PATH=DIJKSTRA(A,S,E)% returns th
蚁群算法最短路径matlab程序Tag内容描述：
1、效果展示：开头输入的是点的序列号（表示第几个点） ，显示的是最短路径的走法（同样以点的序列号显示，表示途径的第几个点） 。%编写 m 文件function distance,path=dijkstra(A,s,e)% DISTANCE,PATH=DIJKSTRA(A,S,E)% returns the distance and path between the start node and the end node.% A: adjcent matrix% s: start node% e: end node% initializen=size(A,1); % node numberD=A(s,:); % distance vectorpath=; % path vectorvisit=ones(1,n); % node visibilityvisit(s)=0; % source node is unvisibleparent=zeros(1,n); % pa。
2、每对顶点之间的最短路径计算赋权图中各对顶点之间最短路径，显然可以调用 Dijkstra 算法。具体方法是：每次以不同的顶点作为起点，用 Dijkstra 算法求出从该起点到其余顶点的最短路径，反复执行 次这样的操作，就可得到从每一个顶点到其它顶点的最短路径。这种算法的时间复杂n度为 。第二种解决这一问题的方法是由 Floyd R W 提出的算法，称之为 Floyd 算法。)(3O假设图 权的邻接矩阵为 ，G0A1212012nnnaaALM来存放各边长度，其中：；0ia,iL之间没有边，在程序中以各边都不可能达到的充分大的数代替；ijj是 之间边的长度， 。ijijwij,12,i。
3、function R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%=% ACATSP.m% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China% Email:aihuachenggmail.com% All rights reserved%-% 主要符号说明% C n 个城市的坐标， n2 的矩阵% NC_max 最大迭代次数% m 蚂蚁个数%。
4、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:aihuachenggmail.com% 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）% Al。
5、蚁群算法最短路径通用 Matlab 程序下面的程序是蚁群算法在最短路中的应用，稍加扩展即可应用于机器人路径规划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:aihuachenggmail.com% 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（每一波蚂蚁有多少个）。
6、蚁群算法最短路径通用 Matlab 程序下面的程序是蚁群算法在最短路中的应用，稍加扩展即可应用于机器人路径规划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:aihuachenggmail.com% 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（每一波蚂蚁有多少个）。
