1 知识点
详细知识点见：智能优化算法—蚁群算法（python实现）
我们这一节知识点只讲蚁群算法求解最短路径步骤及流程。
1.1 蚁群算法步骤
设蚂蚁的数量为m，地点的数量为n，地点i与地点j之间相距dij，t时刻地点i与地点j连接的路径上的信息素浓度为sij,初始时刻每个地点间路径上的信息素浓度相等。
蚂蚁k根据各个地点间连接路径上的信息素决定下一个目标地点，pijk表示t时刻蚂蚁k从地点i转移的概率，概率计算公式如下：
上式中，为启发函数，，表示蚂蚁从地点i转移到地点j的期望程度；为蚂蚁k即将访问地点的集合，开始时中有n-1个元素（除出发地点），随时间的推移，蚂蚁每到达下一个地点，中的元素便减少一个，直至空集，即表示所有地点均访问完毕；a为信息素重要程度因子，值越大，表明信息素的浓度在转移中起到的作用越大，也就是说蚂蚁选择距离近的下一个地点的概率更大，β为启发函数重要程度因子。
蚂蚁在释放信息素的同时，每个地点间连接路径上的信息素逐渐消失，用参数
表示信息素的挥发程度。因此，当所有蚂蚁完成一次循环后，每个地点间连接路径上的信息素浓度需更新，也就是有蚂蚁路过并且留下信息素，有公式表示为：
其中，表示第k只蚂蚁在地点i与j连接路径上释放的信息素浓度；表示所有蚂蚁在地点i与j连接路径上释放的信息素浓度之和；q为常数，表示蚂蚁循环一次所释放的信息素总量；lk表示第k只蚂蚁经过路径的长度，总的来说，蚂蚁经过的路径越短，释放的信息素浓度越高，最终选出最短路径。
1.2 蚁群算法程序
(1)参数初始化
在寻最短路钱，需对程序各个参数进行初始化，蚁群规模m、信息素重要程度因子α、启发函数重要程度因子β、信息素会发因子、最大迭代次数ddcs_max，初始迭代值为ddcs=1。
(2)构建解空间
将每只蚂蚁随机放置在不同的出发地点，对蚂蚁访问行为按照公式计算下一个访问的地点，直到所有蚂蚁访问完所有地点。
(3)更新信息素
计算每只蚂蚁经过的路径总长lk,记录当前循环中的最优路径，同时根据公式对各个地点间连接路径上的信息素浓度进行更新。
(4)判断终止
迭代次数达到最大值前，清空蚂蚁经过的记录，并返回步骤(2)。
2 蚂蚁算法求解最短路径问题——python实现
2.1 源码实现
智能优化算法—蚁群算法（python实现）
2.2 aca_tsp实现
补充知识点：
3 蚂蚁算法求解最短路径问题——matlab实现
3.1 流程图
3.2 代码实现
下表为一些坐标点，找出最短路线：
3.3 结果
到此这篇关于python&matlab实现蚂蚁群算法求解最短路径问题的示例的文章就介绍到这了,更多相关python&matlab蚂蚁群最短路径内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！
