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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：
3 w5 v$ Q9 N# N/ Z( z$ N/ O. u9 A; A5 u
1.程序参数设置：
& P6 A% Y+ ?. n, Z- q8 T% S3 K2.Coord：城市的坐标矩阵。
6 U2 o! E# J% x+ |( x3 d& B% U3.t0：初始温度。
4 G- ^5 ]  @7 C+ E0 Y4.iLk：内循环最大迭代次数。; t- c% M; h5 M
5.oLk：外循环最大迭代次数。0 R4 U! J$ V, r0 Q3 ?
6.lam：温度衰减率。4 t6 @0 U6 a/ T: Q$ V& \
7.istd：若内循环函数值方差小于istd则停止。
+ g# `" q3 V- [4 G+ r" ~# K8.ostd：若外循环函数值方差小于ostd则停止。
; R( P3 M2 c; m4 u& z0 b) J9.ilen：内循环保存的目标函数值个数。
6 C0 a3 c  C6 U2 u# r* U10.olen：外循环保存的目标函数值个数。% w% u( ~2 }/ K% }$ o
11.程序主体：1 N, O: n% q# A6 e4 F0 F* }2 _
12.m：城市的个数。
7 {% @- H8 \8 [# ?! e. k. [1 C13.fare：城市间路径费用矩阵。6 {$ ?& @, \: P# c! l! g/ L! v
14.path：初始路径。/ R3 E& Z5 r, m( X: s& S$ z/ q( q
15.pathfar：初始路径的费用。: ~) C# s. j/ Y" C
16.ores：外循环保存的目标函数值。# O& z# h3 I4 q" ^
17.e0：能量的初始值。
% }9 |# w* B+ \5 O4 {* {18.t：当前温度。6 l9 ^4 f0 C  c" y% j% M8 \
19.外循环（模拟退火过程）：
) z. D4 [* v' J; b; a20.外循环迭代次数由oLk确定。: ~% S2 K/ x& P# v! A
21.内循环（模拟热平衡过程）：
( ?+ M, F) F) T3 L. A; G' h22.内循环迭代次数由iLk确定。9 H# F  s0 R" d6 _8 B# S
23.通过swap函数产生新状态。( H- m/ E2 r* O0 r
24.计算新状态的能量。. {% q, Q2 F9 ?5 P5 Y
25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。( t  t: c: a% u# ]1 A8 E+ \  L  H
26.判断内循环是否终止，连续ilen个状态能量波动小于istd。
  L( o4 D0 p0 P/ S2 N/ b27.判断外循环是否终止，连续olen个状态能量波动小于ostd。
) b0 m/ s7 ?+ c3 T4 z28.衰减温度。9 ~4 \* ]  z6 v
29.结果输出：' t. N" K3 S' Z" l$ T% y
30.输出近似最优路径和费用。
" O7 r! L1 B) A' B1 T  ^31.调用myplot函数绘制路径图。
- \5 T, I' E: x! Z& ]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。) @/ V- G9 t3 K  u3 B+ Z* ?
! a' B# f. _& L) ?1 e; [: A0 c
3 N5 l5 L5 W7 F+ M, p2 ^" o

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