在线时间 7 小时 最后登录 2012-3-15 注册时间 2011-5-31 听众数 3 收听数 0 能力 0 分 体力 45 点 威望 0 点 阅读权限 20 积分 22 相册 0 日志 0 记录 0 帖子 16 主题 5 精华 0 分享 0 好友 0
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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。8 X/ Z% y# q( c0 F) z0 k
哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387
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& |. H# D5 r3 E( s% A' z 仿 真 任 务! E0 z1 B ~( T4 \4 @# C; K
一、TSP问题
2 S* u; I5 [$ {9 |$ m 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。5 u) Y& {/ o' P4 h
0 o5 x: A8 m. p, ?1 B 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。" t( G9 V8 A+ _& i
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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。
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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 )7 Z( L* D( M, {7 {
( h2 t/ w7 a% q( F! R% r 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
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二、VRP问题5 M6 P& P% I2 M+ p9 G
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。)0 B% j3 L& f- _ F. n/ x
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。
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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。)
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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。* V! b8 |# l B% ` ~
取第200代信息素浓度图. u7 M9 E( ^9 p' U
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。 , u! [5 P; G0 S6 O8 m8 n' m
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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。4 f+ `$ U r7 D& |; P+ X
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 P655 c1 P) K. H# {! T6 l# B4 T: a7 E
' X. Q4 I# b" E b 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' o( H4 f j4 ?" T
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