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1体力
300元求帮助测试数据 蚁群算法测试TSP和VRP两个问题。% K/ H5 B, X9 O8 \
哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:6914323872 p- |" }" H1 T \
B# `) |7 {- E0 K9 e仿 真 任 务8 ^# G# ] q2 a8 U" Z$ Q' X
一、TSP问题
1 T. y% M" b9 B% A7 I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。
9 Y, _% n: l4 p# M% j$ ^0 P1 w1 c6 q
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。/ |6 g! y* i3 ], z r
- i; ^2 Z3 W+ E
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。- N7 k% k4 U5 C! M& I
2 @- A3 d2 a C5 \3 B% S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 )
& S9 c' z+ n; f
1 O; f% X5 s+ G, G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& L) ?( K- c9 h2 x `
0 B9 J* V+ e( `$ [
' f7 q; ~/ ?+ X3 X! J二、VRP问题# T0 c G9 f- @+ C# T& P
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。)
2 i" T# W. W% U/ i( A- y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。
. D, ^8 m# E* K
$ V+ @% B* B' a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。)
~3 n. E! O, @, N2 p! e: g
: w* s' b. s- ?0 F g) d e+ 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。4 \0 P2 [* o$ ~* J/ x! ~. v- Q \0 @0 p
取第200代信息素浓度图8 A1 ~+ ^) {3 @0 d) C. j
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。
& g' U8 e# V x3 } G3 j" m" K6 A9 k% m& Y! m0 w" W
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 s) Z+ q) k% G' ~8 e, y2. 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
. v; p9 |8 ~5 m8 W9 ]# B$ [0 P, H5 t3 m. c" o
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。
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