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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 m L& }& w9 q/ p- C
( I; N. t$ T0 o: f) E5 G6 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。
8 p( o6 q# z7 ^+ I) J2.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! F. Q% j6 V
3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。* a- d' y3 @% g- ~/ e/ Q
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。2 \' K; V; h3 a# f$ O8 J+ G5 E
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。
5 g, G' Q5 `% q+ X! W9 Z6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。/ _# R, Q. f, q. |( g
7.iterations = 1;:初始化迭代次数。
% {; u7 V, s$ w0 u0 c% a# l8.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。
7 R( k: Q8 |& A# O+ ~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。
" {, l: G0 Q5 B9 E6 \+ T, Q/ Z6 t10.previous_distance = totaldistance(route, dis);:计算初始路线的总距离,作为初始的最佳距离。# S2 L7 C, [& `
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。
# k' n9 _: R% z$ F: E! B, J12.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。
$ u0 o" v3 P+ T" @) v* ~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。
3 j6 ?' W' J1 g9 H$ I9 {' 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。% Z6 S# @/ ?$ E
15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。
* J' w3 ]5 G4 U$ V4 T) u" L16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。4 W$ v* O. D9 c3 ] K" B, S
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。
4 m" i# }. T# F1 x. ]. _2 R18.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。* V9 c' D! H7 f0 _9 ]
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。) s4 m3 I6 z" m; ~8 t) A- \
( F, E+ K7 x" f2 f
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。
4 ~2 S! O# @3 \4 m: d
( u' G4 d. A& ^* m
5 K. q1 w# q% r3 a1 @ |
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