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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:+ `1 l; i4 w6 {: u9 y
1 ] ?% r$ C" L, h
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。
+ B8 W) R" N( _" S( ` P2.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。
$ |9 @$ n" j; x. @- Y' p {# P* X3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。
" ~7 }8 n% D) l3 Y( v; z1 H! w+ g4.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。, {, C2 g% V( P! n1 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。
# V4 G, Z8 D1 K! G6 R, \/ }6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。
5 `6 P2 w, ^% Y7.iterations = 1;:初始化迭代次数。
: S% ^ [ k" G$ h$ u# i: ~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。
) t' Z- r; q* Q1 t9.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。( s: [5 M7 l" k
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。 i1 ?- y( b7 n2 \) n
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。/ n, D' ?8 I3 R9 O0 R
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。
% [* a. ]0 U" I) |5 f8 d13.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。* K: F$ S& @6 _6 D
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。7 s8 z0 ~, u1 U4 Q2 G! `
15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。 }4 l9 |6 C \% A! N; n$ }( l, Y
16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。& [; Z1 @' n8 @5 |* r" B: D
17.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。0 ?/ u' ~! ^( V# @! g7 M2 G
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。; d2 i6 Q3 F. M: }, a8 w3 S
19.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。6 u2 D! R8 L. k; [+ K" W5 L
% H/ d/ q! ~+ M) p. `8 M
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。
7 e g3 l7 v( R* m7 K% N7 x6 e8 w
8 F9 m# e9 |3 e; i% O# [% ?8 w9 N# T* @2 m: e% u
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