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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：
' N. v& {# p8 ]; J  O# P  [' S+ F' ^2 `- ?* U$ I/ n9 D8 q2 @
1.程序参数设置：% J" l$ ?2 i' U
2.Coord：城市的坐标矩阵。
2 W  |* r$ A7 k+ d( D* H3.t0：初始温度。$ Z4 {0 V# d$ v+ ]
4.iLk：内循环最大迭代次数。
$ o) E3 l" H' p( p/ h5 i; l' m5.oLk：外循环最大迭代次数。! l2 a  \; D; v' j9 `8 X
6.lam：温度衰减率。
+ k# W. S' q! j$ E- m% l7.istd：若内循环函数值方差小于istd则停止。# a! t# `: @  z( U9 L7 G
8.ostd：若外循环函数值方差小于ostd则停止。! P* e* X8 _! b: Y# V( `
9.ilen：内循环保存的目标函数值个数。$ t  C" I$ s' a# ?% I, I
10.olen：外循环保存的目标函数值个数。
" ?6 S' k2 Z3 {: D8 ]2 A/ o8 i2 ]11.程序主体：
) ^/ @3 k% j/ m, h1 y6 |12.m：城市的个数。- F4 p$ a, O; e: U# F% m! k  ^
13.fare：城市间路径费用矩阵。! M. n, M9 s- j! e3 x
14.path：初始路径。4 j: T7 \+ n9 ?! _7 J! q& M9 a
15.pathfar：初始路径的费用。
, M4 F% Y  r+ b$ T; h5 v7 r7 Y16.ores：外循环保存的目标函数值。& d6 C" E  j' u' `5 U& g& |
17.e0：能量的初始值。
9 {" p2 n$ E0 l, K9 p- o3 x% b' f5 i18.t：当前温度。
: B; F* L% Y# n8 f$ l; C19.外循环（模拟退火过程）：
0 Q: Z- f& \) g; e$ N8 s* ]20.外循环迭代次数由oLk确定。% {8 J  {# C- ^* C( t2 h1 ]
21.内循环（模拟热平衡过程）：" V0 y2 x, L" ?! i( n
22.内循环迭代次数由iLk确定。8 `* J3 t! q" m3 }5 G( b* D
23.通过swap函数产生新状态。$ v5 @# u' m2 o2 Z3 E
24.计算新状态的能量。. o5 v5 u7 L/ h% _
25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。
6 a6 W, J0 T8 Q* M26.判断内循环是否终止，连续ilen个状态能量波动小于istd。) `, h' D7 [+ k: ?' ~; L6 \* {& Y
27.判断外循环是否终止，连续olen个状态能量波动小于ostd。  x2 i* d0 s! ~* o
28.衰减温度。
! W5 c. D: E& H/ I+ ?29.结果输出：0 H# R! i- m0 y8 q; T6 }
30.输出近似最优路径和费用。. C8 K3 t2 E, z! Y" ^
31.调用myplot函数绘制路径图。6 m: x" a8 z% L. M4 P
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。
/ S2 K" y1 W, h( [  W
. v: S0 X- c  @! v' W8 R% ]8 `  i+ \7 I7 F

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