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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:
, {2 r9 U. w8 t4 B7 R, l& O1 K! L$ Y( E0 K6 z, k& ^2 j& b2 o3 |
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。! b6 H) m s9 E. T' S0 t) O
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。
( z5 |5 E; C T+ x# B z0 x% q G3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。
7 v8 t7 y W2 }* i8 n9 d0 ?! U4.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。
) k9 R2 P, A( \- f5.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。+ X' V+ m& a! i" ?" b3 y/ L
6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。; M4 A3 c E3 u& F2 v- v, B% h0 }
7.iterations = 1;:初始化迭代次数。
3 r/ b. }# ~4 i+ w( M9 r( ^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。9 y a) \: o4 s+ m0 C$ I
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。+ c* A: {8 p- U+ ]2 Y/ 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。
. Q1 }, k% S2 m; I: Q11.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。
: F7 }' k1 K- E- v8 ~1 b7 r! M4 V12.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。
! _+ l! \" b6 t13.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。) m7 }' w4 t4 t( ?$ M
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。
& q7 |0 x5 ]% ~) ?6 H z* ~15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。* a3 d, d8 @" k: t6 R
16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。 L& S4 I1 o9 Y4 h2 j
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。" a; @' V# C9 W% }6 K' y: h
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。8 M- t: ]+ e% c) H5 k# J4 B9 u; _4 z& n
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。
7 B# P! Y& [, K4 K8 {+ p9 _% O3 W# u5 ^! Q- v! }. w5 R j3 U
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。 z( ]# P5 X# q' M
! C: f- k: z4 V z5 i
: s3 `; ]; f% ]: O
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