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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：5 I; q5 A+ A+ m+ C- ^1 D7 Y
7 w0 b. f' t# L8 d
1.程序参数设置：
( K1 h2 v0 ~9 X/ C2.Coord：城市的坐标矩阵。  I! A9 r8 I* y: B2 I2 H
3.t0：初始温度。: O1 b7 e; U/ A) r! ]* p
4.iLk：内循环最大迭代次数。
+ [! R: ^" m8 [4 m9 L5.oLk：外循环最大迭代次数。9 ]" G4 c# |% T" x! F8 Q4 ?' D3 n1 ?
6.lam：温度衰减率。* K, d% s- e" C/ Y# ]
7.istd：若内循环函数值方差小于istd则停止。
6 Y& L' ?$ C" }8.ostd：若外循环函数值方差小于ostd则停止。0 s' Y, K2 ?; H! `* a) j7 ?
9.ilen：内循环保存的目标函数值个数。" O$ z( ^3 d& t, w
10.olen：外循环保存的目标函数值个数。
8 I; _- b% n+ k; Z11.程序主体：
( Y9 Q/ W* G  L: s5 ~! p12.m：城市的个数。
6 J) y' e, z( V# O1 j13.fare：城市间路径费用矩阵。8 K+ k. M; q6 f
14.path：初始路径。
* v- W2 A. n( Y4 z* _. {$ M15.pathfar：初始路径的费用。! J6 s/ Q  z9 o0 W8 H# k. ?- ^  i- n( a
16.ores：外循环保存的目标函数值。% e0 I( a; z/ g, G# k$ h- p/ _8 j
17.e0：能量的初始值。
9 M0 R0 W' Z6 S: Y% a18.t：当前温度。1 S/ r0 f! G' ]& E
19.外循环（模拟退火过程）：2 Y$ J  I3 @7 C7 M* b3 V2 d
20.外循环迭代次数由oLk确定。: e' n+ \8 r' K' s: X, y0 o
21.内循环（模拟热平衡过程）：4 p5 G$ I/ a5 Z: O! p4 ]$ g3 D
22.内循环迭代次数由iLk确定。1 C6 Z+ }9 N9 K1 Z! f  Z% |
23.通过swap函数产生新状态。$ ?( A7 J' V  R4 J. ^
24.计算新状态的能量。) F+ v2 s/ n/ ^6 |1 f
25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。- \% X$ l) o5 P; o
26.判断内循环是否终止，连续ilen个状态能量波动小于istd。( c6 A4 e$ W$ ^0 l( L7 m6 w2 `  \2 K
27.判断外循环是否终止，连续olen个状态能量波动小于ostd。
& Q6 E: K1 H8 a  C3 n; S+ r28.衰减温度。
2 N7 `* S* y# b4 J- o29.结果输出：
+ x+ O6 Y+ X# E6 M/ h( t. z30.输出近似最优路径和费用。# t% z0 r; k* x" C; \8 V
31.调用myplot函数绘制路径图。" p* E' g  l2 H( Y$ Q
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。
) R5 H; |( m0 l8 C$ _+ s
) m2 y  n: F( z6 m- K4 C, l3 Z1 N1 G" j" X8 ^

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