下面的程序是蟻群算法在最短路中的應用，稍加擴展即可應用于機器人路徑規劃

function [ROUTES,PL,Tau]=ACASP(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q)
%% ---------------------------------------------------------------
% ACASP.m
% 蟻群算法動態尋路算法
% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China
% Email:aihuacheng@gmail.com
% All rights reserved
%% ---------------------------------------------------------------
% 輸入參數列表
% G 地形圖為01矩陣，如果為1表示障礙物
% Tau 初始信息素矩陣（認為前面的覓食活動中有殘留的信息素）
% K 迭代次數（指螞蟻出動多少波）
% M 螞蟻個數（每一波螞蟻有多少個）
% S 起始點（最短路徑的起始點）
% E 終止點（最短路徑的目的點）
% Alpha 表征信息素重要程度的參數
% Beta 表征啟發式因子重要程度的參數
% Rho 信息素蒸發系數
% Q 信息素增加強度系數
%
% 輸出參數列表
% ROUTES 每一代的每一只螞蟻的爬行路線
% PL 每一代的每一只螞蟻的爬行路線長度
% Tau 輸出動態修正過的信息素

%% --------------------變量初始化----------------------------------
%load
D=G2D(G);
N=size(D,1);%N表示問題的規模（象素個數）
MM=size(G,1);
a=1;%小方格象素的邊長
Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%終止點橫坐標
if Ex==-0.5
Ex=MM-0.5;
end
Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%終止點縱坐標
Eta=zeros(1,N);%啟發式信息，取為至目標點的直線距離的倒數
%下面構造啟發式信息矩陣
for i=1:N
if ix==-0.5
ix=MM-0.5;
end
iy=a*(MM+0.5-ceil(i/MM)); 
if i~=E
Eta(1,i)=1/((ix-Ex)^2+(iy-Ey)^2)^0.5;
else
Eta(1,i)=100;
end
end
ROUTES=cell(K,M);%用細胞結構存儲每一代的每一只螞蟻的爬行路線
PL=zeros(K,M);%用矩陣存儲每一代的每一只螞蟻的爬行路線長度
%% -----------啟動K輪螞蟻覓食活動，每輪派出M只螞蟻--------------------
for k=1:K
disp(k);
for m=1:M
%% 第一步：狀態初始化
W=S;%當前節點初始化為起始點
Path=S;%爬行路線初始化
PLkm=0;%爬行路線長度初始化
TABUkm=ones(1,N);%禁忌表初始化
TABUkm(S)=0;%已經在初始點了，因此要排除
DD=D;%鄰接矩陣初始化
%% 第二步：下一步可以前往的節點
DW=DD(W,;
DW1=find(DW
for j=1:length(DW1)
if TABUkm(DW1(j))==0
DW(j)=inf;
end
end
LJD=find(DW
Len_LJD=length(LJD);%可選節點的個數
%% 覓食停止條件：螞蟻未遇到食物或者陷入死胡同
while W~=E&&Len_LJD>=1
%% 第三步：轉輪賭法選擇下一步怎么走
PP=zeros(1,Len_LJD);
for i=1en_LJD
PP(i)=(Tau(W,LJD(i))^Alpha)*(Eta(LJD(i))^Beta);
end
PP=PP/(sum(PP));%建立概率分布
Pcum=cumsum(PP);
Select=find(Pcum>=rand);
%% 第四步：狀態更新和記錄
Path=[Path,to_visit];%路徑增加
PLkm=PLkm+DD(W,to_visit);%路徑長度增加
W=to_visit;%螞蟻移到下一個節點
for kk=1:N
if TABUkm(kk)==0
DD(W,kk)=inf;
DD(kk,W)=inf;
end
end
TABUkm(W)=0;%已訪問過的節點從禁忌表中刪除
for j=1:length(DW1)
if TABUkm(DW1(j))==0
DW(j)=inf;
end
end
LJD=find(DW
Len_LJD=length(LJD);%可選節點的個數
end
%% 第五步：記下每一代每一只螞蟻的覓食路線和路線長度
ROUTES{k,m}=Path;
if Path(end)==E
PL(k,m)=PLkm;
else
PL(k,m)=inf;
end
end
%% 第六步：更新信息素
Delta_Tau=zeros(N,N);%更新量初始化
for m=1:M
if PL(k,m) ROUT=ROUTES{k,m};
TS=length(ROUT)-1;%跳數
PL_km=PL(k,m);
for s=1:TS
x=ROUT(s);
Delta_Tau(y,x)=Delta_Tau(y,x)+Q/PL_km;
end
end
end
Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;%信息素揮發一部分，新增加一部分
end
%% ---------------------------繪圖--------------------------------
plotif=1;%是否繪圖的控制參數
if plotif==1
%繪收斂曲線
meanPL=zeros(1,K);
minPL=zeros(1,K);
for i=1:K
PLK=PL(i,;
Nonzero=find(PLK
PLKPLK=PLK(Nonzero);
meanPL(i)=mean(PLKPLK);
minPL(i)=min(PLKPLK);
end
figure(1)
plot(minPL);
hold on
plot(meanPL);
grid on
title('收斂曲線（平均路徑長度和最小路徑長度）');
xlabel('迭代次數');
ylabel('路徑長度');
%繪爬行圖
figure(2)
axis([0,MM,0,MM])
for i=1:MM
for j=1:MM
if G(i,j)==1
x1=j-1;y1=MM-i;
x2=j;y2=MM-i;
x4=j-1;y4=MM-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[0.2,0.2,0.2]);
hold on
else
x1=j-1;y1=MM-i;
x2=j;y2=MM-i;
x3=j;y3=MM-i+1;
x4=j-1;y4=MM-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]);
hold on
end
end
end
hold on
LENROUT=length(ROUT);
Rx=ROUT;
Ry=ROUT;
for ii=1ENROUT
Rx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);
if Rx(ii)==-0.5
Rx(ii)=MM-0.5;
end
Ry(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM));
end
plot(Rx,Ry)
end
plotif2=1;%繪各代螞蟻爬行圖
if plotif2==1
figure(3)
axis([0,MM,0,MM])
for i=1:MM
for j=1:MM
if G(i,j)==1
x1=j-1;y1=MM-i;
x2=j;y2=MM-i;
x4=j-1;y4=MM-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[0.2,0.2,0.2]);
hold on
else
x1=j-1;y1=MM-i;
x2=j;y2=MM-i;
x3=j;y3=MM-i+1;
x4=j-1;y4=MM-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]);
hold on
end
end
end
for k=1:K
PLK=PL(k,;
minPLK=min(PLK);
pos=find(PLK==minPLK);
m=pos(1);
ROUT=ROUTES{k,m};
LENROUT=length(ROUT);
Rx=ROUT;
Ry=ROUT;
for ii=1ENROUT
Rx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);
if Rx(ii)==-0.5
Rx(ii)=MM-0.5;
end
Ry(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM));
end
plot(Rx,Ry)
hold on
end
end

將上述算法應用于機器人路徑規劃，優化效果如下圖所示