一、简介
1 蚁群算法的提出
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。
2 算法的基本原理
二、源代码
clc；
X=0:1:20;
Y=0:1:20;
Z=[0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.7 0.4 0.2 0.4 0.5 0.3;
0.2 0.2 0.3 0.2 0.2 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.1 0.2 0.4 0.3 0.6 0.5 0.3 0.3 0.3 0.2;
0.2 0.3 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.5 0.7 0.4 0.4 0.3 0.3;
0.2 0.3 0.3 0.6 0.3 0.4 0.3 0.2 0.2 0.3 0.6 0.4 0.3 0.2 0.4 0.3 0.8 0.6 0.7 0.4 0.4;
0.2 0.3 0.3 0.7 0.6 0.6 0.4 0.2 0.3 0.5 0.8 0.8 0.3 0.2 0.2 0.8 1.3 0.9 0.8 0.8 0.4;
0.2 0.3 0.6 0.9 0.8 0.8 0.6 0.3 0.4 0.5 0.4 0.5 0.4 0.2 0.5 0.5 1.3 0.6 1.0 0.9 0.3;
0.3 0.5 0.9 1.1 1.0 0.7 0.7 0.4 0.6 0.4 0.4 0.3 0.5 0.5 0.3 0.9 1.2 0.8 1.0 0.8 0.4;
0.3 0.5 0.8 1.1 1.1 1.0 0.8 0.7 0.7 0.4 0.5 0.4 0.4 0.5 0.4 1.1 1.3 0.7 1.0 0.7 0.6;
0.4 0.5 0.4 1.0 1.1 1.2 1.0 0.9 0.7 0.5 0.6 0.3 0.6 0.4 0.6 1.0 1.0 0.6 0.9 1.0 0.7;
0.3 0.5 0.6 1.1 1.2 1.0 1.0 1.1 0.9 0.4 0.4 0.5 0.5 0.8 0.6 0.9 1.0 0.5 0.8 0.8 0.9;
0.3 0.5 0.9 1.1 1.1 1.0 1.2 1.0 0.8 0.7 0.5 0.6 0.4 0.5 0.4 1.0 1.3 0.9 0.9 1.0 0.8;
0.3 0.3 0.5 1.2 1.2 1.1 1.0 1.2 0.9 0.5 0.6 0.4 0.6 0.6 0.3 0.6 1.2 0.8 1.0 0.8 0.5;
0.2 0.3 0.4 0.9 1.1 1.0 1.1 1.1 0.7 0.4 0.4 0.4 0.3 0.5 0.5 0.8 1.1 0.8 1.1 0.9 0.3;
0.2 0.2 0.9 1.1 1.2 1.2 1.1 1.1 0.6 0.3 0.5 0.3 0.2 0.4 0.3 0.7 1.0 0.7 1.2 0.8 0.4;
0.2 0.4 1.0 1.0 1.1 1.1 1.1 1.1 0.6 0.3 0.4 0.4 0.2 0.7 0.5 0.9 0.7 0.4 0.9 0.8 0.3;
0.2 0.3 1.0 1.0 1.0 1.2 1.0 1.1 0.8 0.3 0.2 0.2 0.2 0.5 0.3 0.6 0.6 0.8 0.7 0.6 0.5;
0.2 0.2 0.9 0.7 1.0 1.0 1.0 0.7 0.5 0.3 0.2 0.2 0.2 0.6 0.2 0.8 0.7 0.9 0.5 0.5 0.4;
0.2 0.2 0.4 0.2 1.0 1.1 0.9 0.4 0.3 0.3 0.5 0.3 0.2 0.2 0.2 0.7 0.3 0.6 0.6 0.3 0.4;
0.2 0.3 0.3 0.2 0.3 1.0 0.4 0.5 0.3 0.3 0.3 0.3 0.2 0.2 0.2 0.6 0.5 0.4 0.4 0.2 0.2;
0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.4 0.4 0.3 0.2 0.2;
0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.4 0.3 0.2 0.3 0.2 0.1 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2];
[x,y] = meshgrid(1:.1:20, 1:.1:20);
z=interp2(X,Y,Z,x,y,'spline');
surf(x,y,z);
hold on
X1=[2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 18 19 18 19 18];
Y1=[1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 19 19];
Z1=[0.300000 0.400000 0.500000 0.600000 0.700000 0.800000 0.900000 0.900000 0.900000 0.900000 0.900000 0.900000 0.900000 0.900000 0.900000 0.900000 0.800000 0.700000 0.600000 0.500000 0.400000 0.300000]
三、运行结果
四、备注
版本：2014a
