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[代码资源] 模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm)来解决旅行商问题

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发表于 2023-10-17 16:18 |只看该作者 |倒序浏览
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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:
' i8 j; c+ A7 T8 B' h0 Q; J# R0 C0 ^. K8 s
1.程序参数设置:8 |/ T: [: \$ ~) a: C# P
2.Coord:城市的坐标矩阵。6 b* N' O; Q" N, }/ Q" T8 @
3.t0:初始温度。  M$ k! ]/ d: X* S9 @9 E2 F+ u
4.iLk:内循环最大迭代次数。( S  x  s$ @0 k* y3 E
5.oLk:外循环最大迭代次数。# Q7 u4 |( Q% l( `( {. ?
6.lam:温度衰减率。
+ G5 ^' v' E. n* l. d7.istd:若内循环函数值方差小于istd则停止。* n, Y( F8 S/ @7 H/ w. A% j# T3 {6 X) u5 U
8.ostd:若外循环函数值方差小于ostd则停止。
5 C; U# x- ], G& p, j2 A* }6 ]9.ilen:内循环保存的目标函数值个数。- S2 k/ [+ H3 I: E8 O
10.olen:外循环保存的目标函数值个数。' n5 m* S2 h% T" X7 }  h/ Q8 X
11.程序主体:
  w7 R* t' t3 [+ f2 W8 C12.m:城市的个数。
* D7 v3 L" N7 ^0 R- S" i( _13.fare:城市间路径费用矩阵。
4 {, \1 x+ a4 `& I14.path:初始路径。" |( W& M9 s: n% z
15.pathfar:初始路径的费用。9 \; W% X9 G! ~5 R* e
16.ores:外循环保存的目标函数值。" K9 ]6 R8 g) g, _2 t
17.e0:能量的初始值。
( \  ?4 z' w' l" `18.t:当前温度。
; x1 I* Z$ l8 x) g4 D19.外循环(模拟退火过程):( x* \6 G/ ~$ E" w0 [/ y
20.外循环迭代次数由oLk确定。
$ b. n+ e. A! {! c! |, `9 K! L8 M21.内循环(模拟热平衡过程):# L  f6 Q3 ~9 e/ m- D6 u
22.内循环迭代次数由iLk确定。
+ v3 E% V9 T. S" \0 z) t. {23.通过swap函数产生新状态。
! `4 [8 }, D, X! T24.计算新状态的能量。1 {: m2 h- a1 u. a% X
25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。
# R3 `, e* q6 H2 P  e: R26.判断内循环是否终止,连续ilen个状态能量波动小于istd。1 c2 B1 m9 R) ?6 u5 V: Q  g. C
27.判断外循环是否终止,连续olen个状态能量波动小于ostd。
& _" y$ s4 v! p! ]: O& V( k' I% }28.衰减温度。
+ x) Y, x& M. |* m9 G29.结果输出:
8 P  T* r& n: k' u, y% i30.输出近似最优路径和费用。
3 S7 X$ o. G2 Z( S4 M6 C8 @; y31.调用myplot函数绘制路径图。
2 `7 p, L$ m& a7 L$ N1 x+ r6 J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。' ~  c1 s8 |' `4 [- U6 y$ g
4 W: S, E9 c: {6 r1 |  ~
: L# r1 V; n5 ?( l+ J

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