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标题: 模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）来解决旅行商问题 [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2023-10-17 16:18
标题: 模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）来解决旅行商问题
这段MATLAB代码实现了模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）来解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。以下是对代码的简要解释：' {, G" e8 @6 S8 w5 Z5 }& t/ C
. ]/ K4 ?1 r7 N! U1 ~
1.程序参数设置：) A/ e: p. f0 v6 H6 i& |
2.Coord：城市的坐标矩阵。3 L' Y& k; P  H0 [4 K
3.t0：初始温度。2 m9 v" ~' [. ?. u2 y' R6 R
4.iLk：内循环最大迭代次数。/ v* ?9 O" k1 b
5.oLk：外循环最大迭代次数。7 V, P  ~8 [1 }& F7 r# D( c/ t; E
6.lam：温度衰减率。  Y# a' ~4 X+ J; ]
7.istd：若内循环函数值方差小于istd则停止。
  P7 u' R2 d9 Q* q4 d' P% D5 L8.ostd：若外循环函数值方差小于ostd则停止。1 v* ?7 W$ Q. z: Y0 e# |
9.ilen：内循环保存的目标函数值个数。
1 j0 a2 U+ B0 L' C  N10.olen：外循环保存的目标函数值个数。
  U! a3 b& e5 O+ y8 f11.程序主体：% D7 C1 N; n) W( M8 r
12.m：城市的个数。9 v$ R# V0 f6 o# Y2 O1 N* }
13.fare：城市间路径费用矩阵。
. }; [) \* G1 l# }3 k( o. U0 u14.path：初始路径。: W; Z7 m1 l4 r
15.pathfar：初始路径的费用。
! u0 p. _0 h0 x: {0 h16.ores：外循环保存的目标函数值。# ~! a, W0 M& s7 Q! ^2 x1 g
17.e0：能量的初始值。& B& D! {: N! }; ~  c, E. O
18.t：当前温度。  M& {$ X& u6 x% G" O# _
19.外循环（模拟退火过程）：
8 y0 l+ ~* s" ]9 m0 U; b, o20.外循环迭代次数由oLk确定。0 D; s5 ]( ~2 F( S. t2 h
21.内循环（模拟热平衡过程）：
7 \  {2 h2 A0 \22.内循环迭代次数由iLk确定。
( Y! V) w) O- {/ A+ W! i; H8 N; O3 R* |23.通过swap函数产生新状态。
: s6 Z( d) D0 A8 m, ], |24.计算新状态的能量。  d% L5 s1 V8 u" j
25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。
2 e# n! F( `' D26.判断内循环是否终止，连续ilen个状态能量波动小于istd。
! k7 [; E, _4 X! M% Y7 a* N27.判断外循环是否终止，连续olen个状态能量波动小于ostd。
; ?( M8 j$ p3 `8 J$ z* j28.衰减温度。& ~! z; {% W' P0 Z
29.结果输出：, O2 k" H: E3 Y* n+ u: q9 j; _
30.输出近似最优路径和费用。
; V$ Y9 C8 z2 Q31.调用myplot函数绘制路径图。
4 w$ B; N& C% [请注意，代码中调用的函数（例如distance、pathfare、swap、myplot等）的实现部分未提供。这些函数的功能和实现会影响整个程序的运行。如果需要完整的代码运行，确保这些函数的定义是正确的。& D, b0 B8 H; y+ w

* {9 ]% b+ z6 l
1 Y. D, F0 G8 s6 R. C/ o

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