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蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法,特别适用于解决旅行商问题(TSP)。通过模拟蚂蚁在路径上的信息素沉积和挥发机制,算法能够逐步优化出较短的闭合路径。
在MATLAB实现中,首先需要定义城市的坐标矩阵,代表各个城市的位置。随后,初始化蚂蚁数量、信息素矩阵、挥发系数等参数。算法的核心迭代过程包括:
蚂蚁路径构建:每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式因子(如距离倒数)选择下一个访问城市,采用轮盘赌策略确保多样性。 信息素更新:路径完成后,根据路径长度动态更新信息素,较优路径的信息素增强,同时全局信息素会按一定比例挥发。 迭代收敛:重复上述步骤直至达到最大迭代次数或最优解稳定。
该实现的灵活性体现在城市坐标的可修改性,用户只需调整坐标矩阵即可适配不同规模的TSP实例。算法通过群体智能的协同搜索,避免了传统方法在高维问题中的计算瓶颈,适合路径规划和组合优化场景。