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 X" u9 i' @) }" v7 X! y% u
$ D( f _- L7 `
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。 ; o% Z( F9 \# `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。. c% n @% n( Z; S+ x
3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。 . m9 \: W: D% 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。 7 l9 R! _+ R9 g3 K5.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。0 C9 E7 A/ A, I, q6 S8 t, i
6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。 1 Y. t3 Y8 k3 J# f. l* I7.iterations = 1;:初始化迭代次数。* x1 L( J$ h: N M; T" {4 P
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。8 P4 g( l; L3 |4 Y' h8 B$ }/ e
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。 , }* i* J ^; m10.previous_distance = totaldistance(route, dis);:计算初始路线的总距离,作为初始的最佳距离。 5 s& B) g2 Z# J0 v2 @2 L6 \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。8 s, T2 n) N& [+ `! I! @1 B
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。 ' d3 E, }6 A+ o: J3 u13.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。" d3 ]# ^. D1 e, V# _5 H
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。+ u) N1 M3 c/ m; ^$ t
15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。 , L' g/ b4 \1 H) C- e16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。1 ]& |8 N9 S; _# ?* } Y" k& x: U
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。 1 _# S) d. D: o$ G* J" X18.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。% D6 Q$ f: ]( O9 e$ Z5 b [
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。! o1 y% n5 M2 ]
) y) Y, f1 m% F$ p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。 1 Z. b B! U f; |' V: F" X 9 U9 j" o8 E) s2 X2 Y7 k " A+ L4 P8 L7 S* b. j. {9 d