本书深入浅出地介绍了多种基于MATLAB实现的智能算法，并提供了丰富的实例和源代码，帮助读者快速掌握并应用于实际问题中。
MATLAB智能算法的源代码：
```matlab
% 清空环境变量
clc;
clear;
% 加载障碍物数据并绘制二维规划空间
position = load(barrier.txt);
plot([0,200],[0,200],.); % 绘制坐标轴范围背景网格点
hold on;
B = load(barrier.txt);
xlabel(km,FontSize,12);
ylabel(km,FontSize,12);
title(二维规划空间,FontSize,12);
% 描述起点和终点位置并绘制在图上
S = [20, 180]; % 起点坐标
T = [35, 45]; % 终点坐标
plot(S(1), S(2),ro); % r表示红色，o表示圆圈形状的标记
text(S(1)+2,S(2)-8,起点S,Color,red);
plot(T(1), T(2),bo); % 蓝色圆形标记终点T
text(T(1)+2,T(2)-8,终点T,Color,blue);
% 绘制障碍物边界框及内部区域
patch(position(:,[1,3,5,7]),position(:,[2,4,6,8]),k); % k表示黑色
hold off;
% 加载并处理路径链接线数据
lines = zeros(size(B));
for i=1:size(lines)
lines(i,:) = B(L(path(i+1)-1,:),:);
end
```
```matlab
%% 蚂蚁算法搜索最短路径
dijpathlen = 0; % 初始化Dijkstra算法计算的总距离为零
% 计算初始最短路径长度（基于预定义顺序）
vv(2:21,:) = v;
for i=1:pathCount-1
dijpathlen += sqrt((vv(path(i),1)-vv(path(i+1),1))^2+(vv(path(i),2)-vv(path(i+1),2))^2);
end
LL = dijpathlen;
% 蚂蚁迭代寻优过程及信息素更新机制（省略部分细节）
for num = 1:NC
for i=1:pathCount
for k=1:m
% 计算启发式函数值并选择下一条路径
qfz(i,:) = (qfzPara2-abs((1:10)/10-qfzPara1))/qfzPara2;
if rand() <= pheThres
j = find(phePara(i,:).*qfz(i,:).^pheCacuPara == max(phePara(i,:).*qfz(i,:).^pheCacuPara));
else
% 轮盘赌选择机制确定路径
arg = phePara(i,:) .* qfz(i,:).^pheCacuPara;
sumarg = sum(arg);
j=1;
while rand() < (cumsum(arg(j:10))/sumarg)
j=j+1;
end
pathk(i,k) = j(1);
% 更新信息素
phePara(i,j) = (1-pheUpPara(1))*phePara(i,j)+pheUpPara(2);
}
}
len=zeros(m, 1);
for k=1:m
Pstart=S; Pend=lines(1, :)+(lines(3:4)-lines(1,:)) * pathk(1,k)/m;
for l = 1:pathCount
len(k) += norm(Pend-Pstart);
if l < pathCount
Pend=(Pstart+(pathk(l+1,k)/m)*(lines(l+2,3:4)-lines(l+2,:)));
Pstart=Pend;
}
% 计算从终点T到当前路径的最终距离并更新总长度len(k)
len(k) += norm(Pend-T);
end
minlen = min(len);
if (minlen < LL) {
LL=minlen;
}
for i=1:pathCount
phePara(i,pathk(i,find(min(len)))+1)=((1-pheUpPara(1))*phePara(i,pathk(i,k))+pheUpPara(2)*(1/minlen));
}
shortestpath(num) = minlen;
end
% 绘制迭代过程中最短路径长度的变化
figure();
plot(1:NC, shortestpath,b-);
hold on; % 保持当前图形以便后续绘图操作
ylabel(路径总长度);
xlabel(迭代次数);
5星
