蚁群算法本身是一种基于邻接矩阵的算法，因此不需要显式的坐标信息来进行编程。以下是一个使用MATLAB实现蚁群算法的示例代码，该代码不依赖于坐标信息：
```matlab
% 参数设置
num_ants = 50； % 蚂蚁数量
num_iterations = 100； % 迭代次数
alpha = 1； % 信息素重要程度因子
beta = 5； % 启发式因子
rho = 0.1； % 信息素蒸发率
Q = 1； % 信息素增加强度因子
pheromone = ones（num_cities, num_cities）； % 初始化信息素矩阵
% 初始化蚂蚁位置和路径
ants = zeros（num_ants, num_cities）；
for i = 1:num_ants
ants（i, 1） = randi（[1, num_cities]）； % 随机选择起始位置
end
% 迭代计算
for iter = 1:num_iterations
% 更新每只蚂蚁的路径
for i = 1:num_ants
for j = 2:num_cities
% 根据信息素和启发式规则选择下一步移动方向
next_city = choose_next_city（pheromone, ants（i, j-1）, beta）；
ants（i, j） = next_city；
end
end
% 计算每只蚂蚁的路径长度
path_lengths = zeros（num_ants, 1）；
for i = 1:num_ants
path_lengths（i） = sum（ones（1, num_cities - 1） * ant_paths（i））；
end
% 更新信息素矩阵
update_pheromone（pheromone, ants, path_lengths, alpha, beta, rho, Q）；
end
% 输出最优路径
best_path = ants（find（path_lengths == min（path_lengths））, :）；
disp（'最优路径为：'）；
disp（best_path）；
```
在这个示例中，`choose_next_city`函数用于根据信息素和启发式规则选择下一个城市，`update_pheromone`函数用于更新信息素矩阵。这个算法不依赖于坐标信息，而是直接使用邻接矩阵来进行计算。
如果你需要在其他编程语言中实现蚁群算法，可以参考类似的思路，使用邻接矩阵来表示城市之间的连接关系，并通过信息素和启发式规则来指导蚂蚁的移动。