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这段代码看起来是一个用于解决旅行推销员问题 (Traveling Salesman Problem, TSP) 的模拟退火算法(Simulated Annealing)。下面是代码的中文解释:
/ F, F1 T5 c! _! z2 `- F% R$ D9 x3 ?. D9 W& X( {& @
1.load china;:加载中国地理信息的数据,包括省份、边界和城市位置信息。% J- m" D' s, K- {
2.plotcities(province, border, city);:使用提供的地理信息数据,绘制中国地图,显示省份、边界和城市的位置。
: h. s1 G! n+ F: w7 L, S" i3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。9 L: p% B1 ~) e9 I8 I, }$ {
4.dis = distancematrix(city);:计算城市之间的距离矩阵dis,其中dis(i, j)表示城市i和城市j之间的距离。0 `3 ^4 y+ j" K
5.temperature = 1000;:初始化模拟退火算法的温度,通常从一个较高的温度开始。$ y4 W, P3 Y1 h! q2 c4 ]0 f! n
6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。
& P$ R/ {" S8 S) ~! i2 F+ p% S3 w7.iterations = 1;:初始化迭代次数。 H+ \' d& ^& Z
8.rand('seed',0);:使用种子0初始化随机数生成器,以确保结果的可重复性。3 i1 [; h- q4 h4 X' l9 p
9.route = randperm(numberofcities);:随机生成初始路线,表示旅行推销员需要访问的城市顺序。7 X. V9 i( O: V
10.previous_distance = totaldistance(route, dis);:计算初始路线的总距离,作为初始的最佳距离。: o4 z( X- L- } k: I; u1 P
11.temperature_iterations = 1; 和 plot_iterations = 1;:这些是用于控制温度降低和绘制当前路线的标志。 M$ C6 u( w. a- Y; L
12.plotroute(city, route, previous_distance, temperature);:绘制当前路线,显示当前温度下的路线和距离。8 m: G+ l, Y% c$ H s2 R. b
13.while 1.0 < temperature:进入主要的模拟退火循环,只要温度高于1.0,就继续迭代。# Z' F2 I# c: q( v$ T( T
14.temp_route = perturb(route,'reverse');:生成一个随机的相邻解temp_route,通过颠倒路线中的一部分来实现。
. Q0 e Q- }2 L7 r* ~15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。
8 I& I' g& s7 ^) V16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。
. o+ z2 q( K: ?9 L8 ~, ? N/ a( U17.Metropolis算法:这是模拟退火算法的关键部分,根据Metropolis准则,如果新路线更短(距离更短)或随机条件满足,就接受新路线。如果接受新路线,更新当前路线、距离和迭代计数。% ^' n% }. `' |) K
18.if temperature_iterations >= 100:每100次迭代后,降低温度,以控制模拟退火的温度下降速率。
, N+ v7 g6 o. R0 [8 R19.if plot_iterations >= 200:每200次迭代后,绘制当前路线以可视化观察算法的进展。
\( S/ c1 G8 ]
$ K' p: i7 W! h8 q0 o- ]- z这段代码实现了一个模拟退火算法,用于寻找旅行推销员问题的最优路线,即以最短路径访问所有城市。通过在不断降低温度的过程中接受新解,算法试图优化路线,最终找到一个接近最优解的路线。
) O% h; \5 G/ V* t$ h( l7 H9 p6 o) ~& w7 n1 n6 z1 T! O. D7 |
3 \% h9 @2 Z! o( z5 R5 C* a: } |
zan
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