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各种经典蚁群算法for TSP
基本蚁群-AS
基于最近邻最人最小蚂蚁系统
简化最大最小蚂蚁系统
精英蚂蚁系统-EAS
排序蚂蚁系统-RAS蚁群系统-ACS
自适应蚁群算法-自适应挥发系数
最大最小蚂蚁系统MMAS
遗传算法及其改进算法的matlab程序
%% 遗传算法-路径规划
clc;
clear;
%程序开始计时
t=cputime;
%% 输入地图数据
G= [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0;
0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
%% 1变量初始化
p_start = 0; % 起始序号
p_end = 399; % 终止序号
NP = 100; % 种群数量
max_gen = 50; % 最大进化代数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.2; % 变异概率
z = 1;
new_pop1 = {};
[y, x] = size(G);
% 起点所在列（从左到右编号1.2.3...）
xs = mod(p_start, x) + 1;
% 起点所在行（从上到下编号行1.2.3...）
ys = fix(p_start / x) + 1;
% 终点所在列、行
xe = mod(p_end, x) + 1;
ye = fix(p_end / x) + 1;
%% 2种群初始化
% step1:必经节点,从起始点所在行开始往上，在每行中挑选一个自由栅格，构成必经节点
pass_num = ye - ys + 1;
pop = zeros(NP, pass_num);
for i = 1 : NP
pop(i, 1) = p_start;
j = 1;
% 除去起点和终点
for yk = ys+1 : ye-1
j = j + 1;
% 每一行的可行点
can = [];
for xk = 1 : x
% 栅格序号
no = (xk - 1) + (yk - 1) * x;
if G(yk, xk) == 0
% 把点加入can矩阵中
can = [can no];
end
end
can_num = length(can);
% 产生随机整数
index = randi(can_num);
% 为每一行加一个可行点
pop(i, j) = can(index);
end
pop(i, end) = p_end;其它开发语言资源(智能路径规划MATLAB的遗传算法和蚁群算法源码（详细注释）)网址：https://www.08i8.com/ttkfzy/detail83594.html；转载请注明！
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