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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,PLAInformationEngineeringUniversity,ZhengZhou,China%Email:aihuacheng@gmail.com%Allrightsreserved%%---------------------------------------------------------------%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）%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ifEx==-0.5Ex=MM-0.5;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fori=1:Nifix==-0.5ix=MM-0.5;endiy=a*(MM+0.5-ceil(i/MM));ifi~=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--------------------fork=1:Kdisp(k);form=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(DWforj=1:length(DW1)ifTABUkm(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whileW~=E&&Len_LJD=1%%第三步：转轮赌法选择下一步怎么走PP=zeros(1,Len_LJD);fori=1:Len_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forkk=1:NifTABUkm(kk)==0DD(W,kk)=inf;DD(kk,W)=inf;endendTABUkm(W)=0;%已访问过的节点从禁忌表中删除forj=1:length(DW1)ifTABUkm(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ROUTES{k,m}=Path;ifPath(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form=1:MifPL(k,m)ROUT=ROUTES{k,m};TS=length(ROUT)-1;%跳数PL_km=PL(k,m);fors=1:TSx=ROUT(s);Delta_Tau(x,y)=Delta_Tau(x,y)+Q/PL_km;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ifplotif==1%绘收敛曲线meanPL=zeros(1,K);minPL=zeros(1,K);fori=1:KPLK=PL(i,:);Nonzero=find(PLKPLKPLK=PLK(Nonzero);meanPL(i)=mean(PLKPLK);minPL(i)=min(PLKPLK);endfigure(1)plot(minPL);holdonplot(meanPL);gridontitle('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])fori=1:MMforj=1:MMifG(i,j)==1x1=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]);holdonelsex1=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]);holdonendendendholdonROUT=ROUTES{K,M};LENROUT=length(ROUT);Rx=ROUT;Ry=ROUT;forii=1:LENROUTRx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);ifRx(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ifplotif2==1figure(3)axis([0,MM,0,MM])fori=1:MMforj=1:MMifG(i,j)==1x1=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]);holdonelsex1=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]);holdonendendendfork=1:KPLK=PL(k,:);minPLK=min(PLK);pos=find(PLK==minPLK);m=pos(1);ROUT=ROUTES{k,m};LENROUT=length(ROUT);Rx=ROUT;Ry=ROUT;forii=1:LENROUTRx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);ifRx(ii)==-0.5Rx(ii)=MM-0.5;endRy(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM));endplot(Rx,Ry)holdonendend将上述算法应用于机器人路径规划，优化效果如下图所示