% 定义问题D = [0 2 3 4; 2 0 5 6; 3 5 0 7; 4 6 7 0]; % 距离矩阵N = size(D,1); % 解的数量
% 初始化信息素浓度和解的质量tau = ones(N,N); % 信息素浓度矩阵eta = 1./D; % 启发式信息矩阵Q = 1; % 信息素常数alpha = 1; % 信息素重要程度beta = 2; % 启发式信息重要程度
% 设置蚂蚁数量和迭代次数M = 10; % 蚂蚁数量T = 100; % 迭代次数
% 初始化蚂蚁ant = zeros(M,N); % 蚂蚁的路径best_ant = zeros(1,N); % 最优蚂蚁的路径best_dist = inf; % 最优路径的距离
% 开始迭代for t = 1:T    % 每个蚂蚁按照信息素浓度和启发式信息选择下一个解    for i = 1:M        visited = zeros(1,N); % 已访问的解        visited(1) = 1; % 起点已访问        ant(i,1) = randi([1,N]); % 随机选择起点        for j = 2:N            % 计算信息素浓度和启发式信息            prob = tau(ant(i,j-1),:) .^ alpha .* eta(ant(i,j-1),:) .^ beta;            prob(visited) = 0; % 已访问的解概率为0            prob = prob / sum(prob); % 归一化            % 选择下一个解            ant(i,j) = randsample(N,1,true,prob);            visited(ant(i,j)) = 1; % 标记已访问        end    end    % 更新信息素浓度    delta_tau = zeros(N,N);    for i = 1:M        dist = 0; % 蚂蚁的路径长度        for j = 2:N            delta_tau(ant(i,j-1),ant(i,j)) = delta_tau(ant(i,j-1),ant(i,j)) + Q / D(ant(i,j-1),ant(i,j));            dist = dist + D(ant(i,j-1),ant(i,j));        end        delta_tau(ant(i,N),ant(i,1)) = delta_tau(ant(i,N),ant(i,1)) + Q / D(ant(i,N),ant(i,1));        dist = dist + D(ant(i,N),ant(i,1));        if dist < best_dist % 更新最优解            best_ant = ant(i,:);            best_dist = dist;        end    end    tau = (1 - 0.1) * tau + delta_tau; % 更新信息素浓度end
% 输出最优解disp(['最优路径：',num2str(best_ant)])disp(['最优路径长度：',num2str(best_dist)])