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?? TSP雙種群蟻群算法。還包括了“30城市TSP問題數據與最優解.mat”
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%解搜索函數
%===============================================
%第一種群數據
%初始化禁忌表
for i=1:ant_n_A
    for j=1:city_n
        tobu_A(i,j)=0;
    end
end
%隨機放置螞蟻初始位置
for i=1:ant_n_A
    city=round((city_n-1)*rand)+1;  %隨機產生初始位置城市
    tobu_A(i,1)=city;
end

for i=1:ant_n_A  %對每一只螞蟻進行解構造
    n=1;
        
    for j=1:city_n-1  %每只螞蟻進行city_n-1次探索
        
        for k=1:city_n      %臨時池供選擇用
            temp_pool_A(k)=(hu_table(tobu_A(i,n),k)^b_A)*(ph_table_A(tobu_A(i,n),k)^a_A);
        end
        for k=1:n           %將已經訪問過的城市的選擇概率置0
            temp_pool_A(tobu_A(i,k))=0;
        end

        ada_sum=0;
        for k=1:city_n
            ada_sum=ada_sum+temp_pool_A(k);
        end
        r=rand*ada_sum;  %隨機產生一個數
        ada_temp=0;      %初始化累加值為0
        h=0;
        while(ada_temp<r)
            h=h+1;
            ada_temp=ada_temp+temp_pool_A(h);        
        end
        %退出循環時的h值即為被選擇的個體序號
        n=n+1;
        tobu_A(i,n)=h;    %當前訪問的城市加入禁忌表
    end
end


%===============================================
%第二種群數據
%初始化禁忌表
for i=1:ant_n_B
    for j=1:city_n
        tobu_B(i,j)=0;
    end
end
%隨機放置螞蟻初始位置
for i=1:ant_n_B
    city=round((city_n-1)*rand)+1;  %隨機產生初始位置城市
    tobu_B(i,1)=city;
end

for i=1:ant_n_B  %對每一只螞蟻進行解構造
    n=1;
        
    for j=1:city_n-1  %每只螞蟻進行city_n-1次探索
        
        for k=1:city_n      %臨時池供選擇用
            temp_pool_B(k)=(hu_table(tobu_B(i,n),k)^b_B)*(ph_table_B(tobu_B(i,n),k)^a_B);
        end
        for k=1:n           %將已經訪問過的城市的選擇概率置0
            temp_pool_B(tobu_B(i,k))=0;
        end

        ada_sum=0;
        for k=1:city_n
            ada_sum=ada_sum+temp_pool_B(k);
        end
        r=rand*ada_sum;  %隨機產生一個數
        ada_temp=0;      %初始化累加值為0
        h=0;
        while(ada_temp<r)
            h=h+1;
            ada_temp=ada_temp+temp_pool_B(h);        
        end
        %退出循環時的h值即為被選擇的個體序號
        n=n+1;
        tobu_B(i,n)=h;    %當前訪問的城市加入禁忌表
    end
end

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