MATLAB实现的基于蚁群算法的智能路径规划系统

资 源 简 介

本项目提供完整的蚁群算法MATLAB实现，支持动态参数配置、信息素更新与路径选择策略，包含图形界面以便观察蚂蚁寻径过程及收敛曲线。适用于旅行商问题等多种路径优化场景。

详 情 说 明

基于蚁群算法的智能路径规划系统

项目介绍

本项目提供了一个完整的蚁群算法MATLAB实现，专门用于解决各类路径优化问题。系统集成了核心的蚁群优化机制，支持动态参数配置与多种优化策略，通过直观的图形界面展示蚂蚁寻径过程与算法收敛性能。该系统适用于旅行商问题（TSP）、车辆路径规划（VRP）等多种组合优化场景。

功能特性

• 完整算法实现：提供标准的蚁群算法框架，包含概率转移规则（轮盘赌选择机制）、信息素全局与局部更新策略。
• 高级优化特性：集成精英蚂蚁优化算法，加速收敛并提升解的质量。
• 动态参数配置：用户可灵活调整蚂蚁数量、信息素因子、启发因子、信息素挥发系数及迭代次数等关键参数。
• 多维可视化：实时显示算法收敛曲线，并在二维/三维空间中动态绘制最优路径。
• 全面结果输出：输出最优路径序列、最短路径长度、收敛过程数据及详细的算法统计信息。

使用方法

1. 准备输入数据：首要任务是构建一个N×N的距离矩阵，定义各节点间的距离关系。
2. 设置算法参数：根据需要调整以下参数（括号内为默认值）：

- 蚂蚁数量 (50) - 信息素因子 (1) - 启发因子 (2) - 信息素挥发系数 (0.5) - 迭代次数 (200)

1. 运行主程序：执行主脚本，系统将自动进行优化计算。
2. 查看结果：运行结束后，命令行将输出最优路径与最短长度，同时自动生成收敛曲线与路径可视化图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，其作用包括：初始化算法参数与数据、控制蚁群算法的完整迭代流程（涵盖路径构建、信息素更新等关键步骤）、实现精英策略优化、记录并分析每次迭代的性能数据，以及最终生成最优路径解集和所有的可视化结果图表。