1.程式功能描述
基於ACO蟻群最佳化演算法的WSN網路路由最佳化，透過蟻群最佳化迭代，在WSN中搜尋一個最短的路由路徑。在模擬過程中，實時顯示每一次迭代過程中找到的路徑，最後輸出ACO的最佳化迭代過程，網路路由路徑的搜尋結果。
2.測試軟體版本以及執行結果展示
MATLAB2022a版本執行
3.核心程式
for ij1=1:Iter% 迴圈Iter次
ij1
%蟻群更新
for ij2=1:Naco
MY2=ant(ij2).Tour;
MY2=[MY2 MY2(1)]; % 將螞蟻的旅行路徑首尾相接，構建一個新的路徑
for l=1:Num
idx1=MY2(l);
idx2=MY2(l+1);
tau(idx1,idx2)=tau(idx1,idx2)+1/ant(ij2).Cost;% 更新資訊素濃度，即轉移機率
end
end
%% 蒸發資訊素 %蒸發
tau=(1-rho)*tau;% 根據蒸發率rho，更新資訊素濃度
%儲存最佳成本
BestJ(ij1)=BestJJ.Cost;% 儲存最優解的成本 %儲存最佳成本
figure(1);
func_Solution(BestJJ.Tour,MY);
pause(0.01);
end
figure;
plot(BestJ);
xlabel('Iteration');
ylabel('Best J');
grid on;
00002
4.本演算法原理
ACO蟻群最佳化演算法是一種基於自然界中螞蟻尋找食物的行為而發展起來的最佳化演算法。在WSN（無線感測器網路）中，這種演算法可以用於最佳化路由，從而提高網路的效能。ACO蟻群最佳化演算法的基本原理是模仿自然界中螞蟻尋找食物的行為。在螞蟻尋找食物的過程中，它們會釋放一種稱為“資訊素”的物質，這種物質可以引導其他螞蟻找到食物來源。在ACO中，每個節點都表示一個可能的路徑，每個螞蟻都透過在節點之間移動來搜尋最優路徑。ACO蟻群最佳化演算法的主要數學公式包括資訊素更新公式和螞蟻選擇公式。
4.1資訊素更新
資訊素更新是在螞蟻完成一次遍歷後進行的。每隻螞蟻在遍歷過程中，會在每個節點上留下資訊素。資訊素的數量與節點的質量成正比，即如果節點質量好（即路徑短、能量消耗少等），則在該節點上留下的資訊素就多。更新公式如下：
Δτ(i,j) = Δτ(i,j) + α*τ(i,j)*η(i,j)
其中，Δτ(i,j)是節點(i,j)上的資訊素增量，α是資訊素揮發係數，τ(i,j)是節點(i,j)上的資訊素數量，η(i,j)是節點(i,j)的質量評估值。
4.2螞蟻選擇
在ACO中，每隻螞蟻根據當前節點的鄰居節點上的資訊素濃度來選擇下一個要訪問的節點。節點(i,j)對螞蟻的吸引力與該節點上的資訊素濃度τ(i,j)成正比，與該節點到起始節點的距離d(i,j)的α次冪成反比。選擇公式如下：
P(i,j) = τ(i,j) * (1 / d(i,j))^α
其中，P(i,j)是節點(i,j)被選擇的機率，τ(i,j)是節點(i,j)上的資訊素數量，d(i,j)是節點(i,j)到起始節點的距離，α是距離的衰減係數。
4.3演算法流程
ACO蟻群最佳化演算法的流程如下：
初始化：設定螞蟻數量、迭代次數、資訊素揮發係數等資訊，並初始化所有節點的資訊素濃度。
開始迭代：對於每隻螞蟻，從起始節點開始，根據選擇公式選擇下一個要訪問的節點，直到遍歷完所有節點。
資訊素更新：在每隻螞蟻完成遍歷後，根據資訊素更新公式更新所有節點的資訊素濃度。
判斷是否達到結束條件：如果達到結束條件（如迭代次數達到預設值），則停止演算法；否則，返回第二步。
輸出最優解：在所有遍歷結果中選出最優解，即為所求的最優路徑。
在WSN中，ACO蟻群最佳化演算法可以用於最佳化路由。具體來說，可以將WSN中的每個節點作為可能的路徑，將需要傳輸的資料作為目標函式，透過ACO演算法搜尋最優路徑。在搜尋過程中，每個節點會根據資訊素濃度和距離等因素被賦予不同的權重，從而影響螞蟻的選擇。透過迭代搜尋，最終可以得到一條從源節點到目標節點的最優路徑，使得資料傳輸的代價最小化。