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[问题求助] 300元求帮助测试数据 蚁群算法测试TSP和VRP两个问题。

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发表于 2011-11-17 11:18 |只看该作者 |倒序浏览
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300元求帮助测试数据  蚁群算法测试TSP和VRP两个问题。/ g, l8 P7 g; h& S, e
哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:6914323872 _/ \) m3 J* t  w* h( z

& ~1 n9 y6 m# H4 j仿 真 任 务6 A# w/ n/ n) k. [; F8 U8 u! i# U
一、TSP问题  k# s# j2 {% ?+ [
任务1:TSP问题 Eil51和Eil76:参数的选定如下:改进蚁群算法:α=1,β=5,ρ=0.5,Q=100. (见“参考答案”文件中 ),也可取另外的值,结果要较基本算法更优。循环NCmax=1000代。3 X. L+ [0 ]' M: T5 G
# w# h3 Y- i$ ]" T/ n- ^
任务2: 中国31省会城市TSP问题,参数也可取另外的值,结果要较基本算法更优。(见“参考答案”文件中5 )   取第250代信息素浓度图。
) B# V3 r/ ?+ k8 D3 P& M 1 Y6 L2 |4 j8 E- I, t' w
任务3:TSP问题oliver30问题参数的选定参照参考答案4 ,也可取另外的值,结果要较基本算法更优。循环NCmax=1000,取达到最优值的所需代数。取第150代信息素浓度图。! Y' r& k+ t' y3 E8 u1 A/ [

4 A+ v5 _  Q8 s4 \任务4:50个城市的TSP Benchmark问题,请代为找源数据。(见“参考答案”文件中6 ); D$ x4 y1 ?, N3 P4 ]

1 c% D( r% u$ G, H* `任务5: 30城市TSP问题   见  李士勇 《蚁群算法及其应用》 哈工大出版社  P65
8 k& g6 P" ~  J! R% E$ {9 N+ E; q, A0 k3 S

$ C$ s; g4 ]2 l" p. J$ l二、VRP问题
! W- j! p$ f* Y: I" b9 t任务1:eil22:已知有客户 ,各客户坐标位置点及需求量已知,各车辆载重Q=6000。初始参数设置为m=20,迭代次数n_gen=500,ρ=0.9,α=1,β=4,q0=0.6(也可 自设参数值测试,结果要较参考答案更优。)
6 Z6 K" T: C" Y/ I7 \( }! \% c任务2:对CVRP中的eil30: 算法参数设置:α=1,β=3,ρ=0.3,Q=1(也可 自设α,β, ρ,Q等参数值测试,结果要较参考答案更优。),最大迭代次数NCmax=1000,提供在计算机matlab下测试50次的数据,按参考答案 表2和表3提供结果数据。(VRP:  eil30仿真结果见“参考答案”文件中 1.)   取第100代信息素浓度图。
% b( Z9 ~& l) z/ `6 N1 {9 C" \   
9 ]7 r( {! L7 [- l6 @% X/ x" k任务3:对例2 (见“参考答案”文件中2. “物流中心”例题)算法参数设置:α=1,β=3,ρ=0.9,最大迭代次数NCmax=500。(也可 自设参数值测试,结果要较参考答案更优。); K/ k0 ?: R9 d1 S+ Z" [
' J4 i# z7 Q$ ]% l% B" \1 O
任务4:对 例1“某配送中心用2辆额定载重量为8×103kg的汽车对8个客户配送货物。。。。。。。” (见文件 VRP问题)测试,NCmax=500。(也可 自设参数值测试,结果要较参考答案更优。5 B) A' O# Y8 l
取第200代信息素浓度图
* h# M7 t9 I5 |  q2 j  K$ w任务5:对DCVRP库中有距离和容量限制的D030-03g 问题(同eil30,只是多了单次距离限制),测试,自设参数值。
, k/ ~) [* [8 g5 ]+ c" Y3 ^  Z9 Q. V5 h9 s
要求:1. 可 自设参数值测试,结果要较参考答案更优,至少比基本算法优。. }  V( ?- G5 d) ^' {
2. 使用蚁群算法测试,如基本蚂蚁算法(蚁周系统),蚁群算法,最大最小MMAS,最优最差蚂蚁蚂蚁系统,带精英策略的,自适应蚁群算法,和融入遗传算法的混合蚂蚁算法GAAA或 改进算法测试(最好在matlab环境下),原则上不要使用并行蚁群算法和遗传算法测试,可参考  李士勇 《蚁群算法及其应用》 哈工大出版社  P65, ?* F) ^: J4 q

7 |9 N+ p" R# p5 `/ `" ^2 P1 c要求:以上参数取值设置,您可根据计算实际略作调整;答案给出方式见“参考答案”文件尾 参考标准,要有两张图( 最短路径示意图、与基本算法对比的进化代数图)、数据(尤其最短路线长度与进化次数)、结果、取10次较好的基本算法和改进算法的结果数据对照(如TSP :Eil51的运算结果表)。 具体参见表格。
( [; c  I2 I& L& n  b& R  
6 k3 E' D2 y7 ~* A. i         
/ y. H# Y8 g( {- l8 W8 T         ! ^4 o8 Y) ?# Y
         ; v* [" j0 t: ~
) s5 O6 `' s4 m. ?; S
         
8 f8 }7 u+ q! ~; A3 w5 h3 R/ h2 d
( v' ]+ J' c0 q1 Q- @
0 E! {/ f7 p$ v3 ?5 h' X

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