loc = [0.3663，0.9076；0.7459, 0.8713;0.4521, 0.8465;
0.7624, 0.7459;0.7096, 0.7228;0.0710, 0.7426;
0.4224, 0.7129;0.5908, 0.6931;0.3201, 0.6403;
0.5974, 0.6436;0.3630, 0.5908;0.6700, 0.5908;
0.6172, 0.5495;0.6667, 0.5446;0.1980, 0.4686;
0.3498, 0.4488;0.2673, 0.4274;0.9439, 0.4208;
0.8218, 0.3795;0.3729, 0.2690;0.6073, 0.2640;
0.4158, 0.2475;0.5990, 0.2261;0.3927, 0.1947;
0.5347, 0.1898;0.3960, 0.1320;0.6287, 0.0842;
0.5000, 0.0396;0.9802, 0.0182;0.6832, 0.8515];
% loc=rand(50，2)；
NumCity =長度(loc)；
對於i = 1:NumCity，
對於j = 1:NumCity，
distance(i，j) = norm(loc(i，)- loc(j，)；
結束
結束
距離=距離+眼(NumCity)。* eps
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^初始化交流參數^^^^^^^^^^^^^
% P:螞蟻α β ρ η Q
% V:31 1 5 0 1 1。/距離100
ant = 31；a = 1；b = 5；p = 0.1；E=1。/距離；q = 100；
%^^^^^^^^^^^^
t =個(num city)；Nm = 200
Tabu=zeros(ant，NumCity)；R_best=zeros(Nm，num city)；
L_ave=zeros(Nm，1)；L_best=inf。*個(Nm，1)；
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
痙攣
對於Nc=1:Nm
tabu =[]；
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^把螞蟻放入^^^^^^^^^^^^^的城市
randpos =[]；
對於i=1:(ceil(ant/NumCity))，Randpos=[Randpos，rand perm(num city)]；結束
Tabu(:，1)=(Randpos(1，1:ant))'；
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
%^^^^^^^^^^^^螞蟻根據概率選擇下壹個城市^^^^^^^^^^^^^
對於j=2:NumCity，
對於i=1:ant，
VisitedCity=Tabu(i，1:(j-1))；
未訪問=零(1，(num city-j+1))；
p =未訪問；
JC = 1；
對於k=1:NumCity
if length(find(visited city = = k))= = 0
未訪問(Jc)= k；
Jc = Jc+1；
結束
結束
%^^^^^^^^^^^^
對於k=1:長度(未訪問)
P(k)=(t(VisitedCity(end)，UnVisited(k))。^a)...
*(E(VisitedCity(end)，UnVisited(k))。^b)；
結束
P = P/sum(P)；
%^^^^^^^^^^^^
pcum = cumsum(P)；
select = find(Pcum & gt；=蘭特)；
% Select = find(P = = max(P))；
ToVisit =未訪問(Select(1))；
Tabu(i，j)= to visit；
結束
結束
如果Nc & gt=2，Tabu(1，)=R_best(Nc-1，)；結束
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
%^^^^^^^^^^^^記錄^^^^^^^^^^^^^的最佳路徑
l =零(ant，1)；
dt =零(NumCity)；
for i=1:ant
R=Tabu(i，)；
對於j=1:(NumCity-1)，L(I)= L(I)+距離(R(j)，R(j+1))；結束
L(I)= L(I)+距離(R(1)，R(NumCity))；
對於j=1:(NumCity-1)
dt(Tabu(i，j)，Tabu(i，j+1))=dt(Tabu(i，j)，Tabu(i，j+1))+q .(L(I))；
結束
dt(Tabu(i，NumCity)，Tabu(i，1))=dt(Tabu(i，NumCity)，Tabu(i，1))+q ./L(I)；
結束
L _ best(Nc)= min(L)；
pos = find(L = = L _ best(Nc))；
R_best(Nc，)=Tabu(pos(1)，:)；
L _ ave(Nc)= mean(L)；
t=(1-p)。* t+dt；
%^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
%^^^^^^^^^^^^·厄普代塔·^^^^^^^^^^^^^
% dt =零(NumCity)；
% for i=1:ant
j=1的百分比:NumCity-1
% dt(Tabu(i，j)，Tabu(i，j+1))=dt(Tabu(i，j)，Tabu(i，j+1))+q .(L(I))；
%結束
% dt(Tabu(i，NumCity)，Tabu(i，1))=dt(Tabu(i，NumCity)，Tabu(i，1))+q ./L(I)；
%結束
% t=(1-p)。* t+dt；
% Tabu=zeros(ant，NumCity)；
結束
總有機碳
pos = find(L _ best = = min(L _ best))；
shortest _ Route = R _ best(Pos(1)，:)；
shortest _ Length = L _ best(Pos(1))；
支線劇情(1，2，1)
繪制路線(loc，Shortest_Route)
支線劇情(1，2，2)
繪圖(L_best)
繼續
繪圖(L_ave)