基于MATLAB的蚁群优化任务分配系统发布

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现面向已知聚类的改进蚁群优化算法，通过模拟蚂蚁觅食的正反馈机制，自动优化任务分配方案。系统最小化分配成本，适用于多种任务聚类场景，提供高效解决方案。

详 情 说 明

基于MATLAB的已知聚类蚁群优化任务分配系统

项目介绍

本项目实现了一种基于改进蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）算法的任务分配系统，专门用于解决已知聚类数目下的任务分配问题。系统通过模拟蚂蚁觅食行为中的正反馈机制，能够自动优化任务与聚类中心的匹配关系，最小化总体分配成本。该算法适用于资源调度、路径规划、负载均衡等多种需要任务聚类的应用场景。

功能特性

• 智能任务分配：采用蚁群优化算法对任务项进行高效聚类划分
• 动态中心更新：集成聚类中心动态更新机制，提升收敛效率
• 自适应策略：实现信息素矩阵自适应调整策略，平衡全局与局部搜索
• 多维度支持：支持任意特征维度的任务数据输入
• 灵活配置：提供多种距离度量方式（如欧氏距离、曼哈顿距离等）
• 可视化分析：生成收敛曲线图，直观展示算法迭代过程
• 性能评估：输出SSE（误差平方和）、运行时间等评估指标

使用方法

输入参数说明

1. 任务数据矩阵：N×M数值矩阵（N为任务数量，M为特征维度）
2. 聚类数量K：正整数标量，指定期望的聚类数目
3. 算法参数结构体：包含蚂蚁数量、迭代次数、信息素系数等关键参数
4. 距离度量方式：字符串参数，如'euclidean'（欧氏距离）、'manhattan'（曼哈顿距离）等

输出结果

• 聚类分配结果：N×1分类标签向量，表示每个任务的聚类归属
• 聚类中心坐标：K×M数值矩阵，展示各聚类中心的坐标位置
• 收敛曲线图：迭代过程中的目标函数值变化可视化图形
• 性能指标报告：包含SSE（误差平方和）、运行时间等评估指标

使用示例

% 准备输入数据 data = rand(100, 3); % 100个任务，每个任务3个特征 K = 4; % 设置4个聚类 params.ant_count = 50; % 蚂蚁数量 params.max_iter = 100; % 最大迭代次数 distance_metric = 'euclidean'; % 使用欧氏距离

% 执行算法 [labels, centers, figure_handle, metrics] = main(data, K, params, distance_metric);

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux或macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：统计和机器学习工具箱

文件说明

项目的主入口文件实现了完整的蚁群优化任务分配流程，包括算法参数初始化、蚁群优化过程执行、聚类中心动态更新、信息素矩阵调整、结果可视化和性能指标计算等核心功能模块。该文件整合了完整的处理流程，能够直接调用并输出聚类分配结果及相关的分析数据。