蚁群算法解决最短路径问题的Matlab实现

蚁群算法在求解最短路径问题上展现出良好的性能，特别是在Matlab环境中。这一程序实现不仅效果显著，而且易于理解和应用。

蚁群算法通用的最短路径优化Matlab代码

这种算法在速度和内存使用方面优于其他算法，尤其是在处理大型数据集时表现突出。函数 [成本] = mdijkstra(A,C) 可以根据输入的方阵 A（邻接或成本矩阵）计算出成本矩阵。当 C=1 时，A 是邻接矩阵，其中元素 (i,j)=1 表示顶点 v 和 j 相连，其他为 0；当 C=2 时，A 是成本矩阵，其中元素 (i,j) 表示顶点 i 和 j 之间的成本百分比。开发者为 Bharat Patel，发布日期为 03/28/2009。

所有上传的Matlab视频均附带完整可运行代码，操作简单，特别适合初学者；主函数为main.m，其他函数均有调用，无需额外运行结果图；Matlab版本要求为2019b，如有错误提示，按指引修改或联系博主；详细操作步骤包括将所有文件放入当前Matlab文件夹、双击打开main.m并运行程序获取结果；如需更多仿真或定制服务，请私信博主或扫描视频QQ名片获取详细信息。

这是一个通用的Matlab程序，用于实现图论中的Dijkstra最短路径算法，包含详细的实例。希望这个程序能对大家有所帮助。

这个m文件中的GUI将找出网络拓扑中的最短路径。首先，用户必须加载网络（相邻矩阵）。然后运行算法并在GUI中填写信息，如源节点、目标节点和节点总数。结果将显示在GUI前面板上，展示最短路线和最优成本。

这是图论中用于从一个起始点开始遍历所有节点的最短路径计算程序。

题目描述和数据已完备。这是一道Matlab作业题，涉及从甲城市到乙城市的货物运输问题。甲城市和乙城市之间有多座城市相连，每条公路都有特定的长度和养路费用。要求在养路费总额不超过1500的条件下，找出甲城市到乙城市的最短运输路线。

ALLSPATH - 解决图中所有节点之间的最短路径问题，快速返回沿图边缘的最短节点到节点的距离。用法：B = allspath(A) A 是节点之间的距离矩阵，B 是所有节点之间的最短路径距离矩阵。注意：(1) 对于具有 n 个节点的图，A 是一个 n×n 的距离矩阵，给出相邻节点之间的距离。由于点 i 到点 j 的距离与点 j 到点 i 的距离相同，所以 A 一定是对称矩阵。(2) 从节点到自身的距离可以输入为零或无穷大，两者都会产生正确的结果。(3) 彼此不相邻的节点之间的距离必须输入为零或无穷大，两者都会产生正确的结果。(4) 如果输入图不是“连通的”，即无论经过多少条边都无法从其他节