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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:6 e. [; e# T4 B6 I- y! p2 Q+ D

( s+ y& e" }7 {, o) j1.程序参数设置:& T) G4 o+ y' @! j8 Q; e( `
2.Coord:城市的坐标矩阵。. W: V- A% q- `5 I( l; l
3.t0:初始温度。
7 A+ f4 k8 V& g4.iLk:内循环最大迭代次数。3 z  _; l6 A3 f" K
5.oLk:外循环最大迭代次数。; b4 }% h( C& a/ X$ c) W% o. T
6.lam:温度衰减率。" g; t7 \. B3 Z
7.istd:若内循环函数值方差小于istd则停止。
+ {6 B7 y  r0 U3 R8 J8.ostd:若外循环函数值方差小于ostd则停止。
0 C8 Y9 }% X0 L1 U* l9.ilen:内循环保存的目标函数值个数。8 G9 x  |( _$ `1 l+ A. B5 j
10.olen:外循环保存的目标函数值个数。% i  |2 G* g  G: i
11.程序主体:# E: l3 a) Z# ?
12.m:城市的个数。$ h7 P2 C0 [8 O6 O
13.fare:城市间路径费用矩阵。
$ Z8 J, _- m) C2 M2 W2 b14.path:初始路径。: _% b8 h7 x" U% a6 q
15.pathfar:初始路径的费用。
2 |: o: b- B- a$ `5 |/ \6 l16.ores:外循环保存的目标函数值。
6 O, H6 p" s# e; [$ _/ g2 r17.e0:能量的初始值。4 Z! s/ \) Z* a- m
18.t:当前温度。  Y+ f, I# p: A( Y# s* P
19.外循环(模拟退火过程):
' k6 y. `; ^- H- [' T20.外循环迭代次数由oLk确定。
5 n. K( r$ f4 J4 u" q7 \21.内循环(模拟热平衡过程):
& M) Z6 \# s1 {" u& o22.内循环迭代次数由iLk确定。0 D# N5 B! n! D
23.通过swap函数产生新状态。2 {- x8 q9 @) A
24.计算新状态的能量。
# p' |- |' ]0 h0 x" t7 C5 H25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。4 i9 W5 T3 A  Y; d
26.判断内循环是否终止,连续ilen个状态能量波动小于istd。
$ J) D) w3 E) F$ R3 K9 r& D27.判断外循环是否终止,连续olen个状态能量波动小于ostd。- g! Q: q8 j. V& r! s! ?
28.衰减温度。
. f6 e! R! ^2 r3 ~29.结果输出:5 p6 u7 Q# {/ N5 k
30.输出近似最优路径和费用。
( `- O. j7 p4 \  d3 p31.调用myplot函数绘制路径图。/ U9 U: |. p, M' K  |
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。, h( Q  ~' x* s1 i

3 `# g4 n, S' {" ^* s
( {% A+ Z# B3 _9 N0 F; ~, c

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10_cities_TSP.rar

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