以下是蚁群算法解决TSP的matlab代码，请问大家可以把它改成目标为POI得分最大吗？也就是说并不是现在的距离最短，而是在有限的时间预算约束内，POI得分最高。
1. 目标：POI得分
2. 约束：时间预算
用chatGPT的真的不需要了！
%% 0 导入数据
load citys_data.mat % 坐标为平面直角坐标
%% 1 计算城市间相互距离
fprintf('Computing Distance Matrix... \n');
n = size(citys,1); % 城市的个数
D = zeros(n,n);
for i = 1:n
for j = 1:n % ~= i是否等于j
if i ~= j
D(i,j) = sqrt(sum((citys(i,:) - citys(j,:)).^2)); %sqrt((citys(i, 1) - citys(j, 1))^2 + (citys(i, 2) - citys(j, 2))^2
else
D(i,j) = 1e-4; %对角线的值为0，但由于后面的启发因子要取倒数，因此用一个很小数代替0
end
end
end
%% 2 初始化参数
fprintf('Initializing Parameters... \n');
m = 75; % 蚂蚁数量
alpha = 1; % 信息素重要程度因子
beta = 5; % 启发函数重要程度因子
rho = 0.5; % 信息素挥发因子
Q = 1; % 常系数
Eta = 1./D; % 启发函数
Tau = ones(n,n); % 信息素矩阵
Table = zeros(m,n); % 路径记录表
iter = 1; % 迭代次数初值
iter_max = 160; % 最大迭代次数
Route_best = zeros(iter_max,n); % 各代最佳路径
Length_best = zeros(iter_max,1); % 各代最佳路径的长度
Length_ave = zeros(iter_max,1); % 各代路径的平均长度
%% 3 迭代寻找最佳路径
figure;
while iter <= iter_max
fprintf('迭代第%d次\n',iter);
% 3.1 随机产生各个蚂蚁的起点城市
start = zeros(m,1);
for i = 1:m
temp = randperm(n); % 返回一行包含从1到n的整数
start(i) = temp(1); % temp中的第一个数
end
Table(:,1) = start; % m只蚂蚁 m个数
% 3.2 构建解空间
citys_index = 1:n;
% 3.3 逐个蚂蚁路径选择
for i = 1:m
% 3.3.1 逐个城市路径选择
for j = 2:n
tabu = Table(i,1:(j - 1)); % （1）已访问的城市集合(禁忌表)
allow_index = ~ismember(citys_index,tabu);
allow = citys_index(allow_index); % （1）待访问的城市集合
P = allow;
% （2）计算城市间转移概率
for k = 1:length(allow)
P(k) = Tau(tabu(end),allow(k))^alpha * Eta(tabu(end),allow(k))^beta;
end
P = P/sum(P);
% （3）轮盘赌法选择下一个访问城市
Pc = cumsum(P);
target_index = find(Pc >= rand);
target = allow(target_index(1));
Table(i,j) = target;
end
end
% 3.4 计算各个蚂蚁的路径距离
Length = zeros(m,1);
for i = 1:m
Route = Table(i,:);
for j = 1:(n - 1)
Length(i) = Length(i) + D(Route(j),Route(j + 1));
end
Length(i) = Length(i) + D(Route(n),Route(1));
end
% 3.5 计算最短路径距离及平均距离
if iter == 1
[min_Length,min_index] = min(Length);
Length_best(iter) = min_Length;
Length_ave(iter) = mean(Length);
Route_best(iter,:) = Table(min_index,:);
else
[min_Length,min_index] = min(Length);
Length_best(iter) = min(Length_best(iter - 1),min_Length);
Length_ave(iter) = mean(Length);
if Length_best(iter) == min_Length
Route_best(iter,:) = Table(min_index,:);
else
Route_best(iter,:) = Route_best((iter-1),:);
end
end
% 3.6 更新信息素
Delta_Tau = zeros(n,n);
% 3.6.1 逐个蚂蚁计算
for i = 1:m
% 3.6.2 逐个城市计算
for j = 1:(n - 1)
Delta_Tau(Table(i,j),Table(i,j+1)) = Delta_Tau(Table(i,j),Table(i,j+1)) + Q/Length(i);
end
Delta_Tau(Table(i,n),Table(i,1)) = Delta_Tau(Table(i,n),Table(i,1)) + Q/Length(i);
end
Tau = (1-rho) * Tau + Delta_Tau;
% figure;
% 3.7 最佳路径的迭代变化过程
[Shortest_Length,index] = min(Length_best(1:iter));
Shortest_Route = Route_best(index,:);
plot([citys(Shortest_Route,1);citys(Shortest_Route(1),1)],...
[citys(Shortest_Route,2);citys(Shortest_Route(1),2)],'o-');
pause(0.3);
% 3.8 迭代次数加1，清空禁忌表
iter = iter + 1;
Table = zeros(m,n);
% end
end
%% 4 结果显示
[Shortest_Length,index] = min(Length_best);
Shortest_Route = Route_best(index,:);
disp(['最短距离:' num2str(Shortest_Length)]);
disp(['最短路径:' num2str([Shortest_Route Shortest_Route(1)])]);
你的poi得分怎么设计的，打算怎么计算。有直接的计算函数吗
如果你说的POI得分和距离长短有相关性的话，其实是不需要怎么改的，只需要把最后的得分转化一下就可以