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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:3 x* {" T6 z7 R0 b4 ?# P
, q9 R9 v$ U/ m
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。
) U( R+ B7 i: a* \6 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。4 J, Q+ }, Z9 [. |4 ]" t
3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。
( k; u" g3 \6 L7 [" p5 D2 X. `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。
7 w3 M! `3 s$ {! b; a& 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。
6 ~) k2 u3 N% G6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。
* C6 _. g, @* s/ ^+ w! O8 S7.iterations = 1;:初始化迭代次数。
+ J8 ^: U1 o8 e$ j3 E3 e3 H7 x- I8.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。9 d. l0 `4 p" k3 {1 w' l6 D
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。/ W+ L, b0 I- @. i
10.previous_distance = totaldistance(route, dis);:计算初始路线的总距离,作为初始的最佳距离。
6 d& b5 O+ T& w" X/ _ V0 [1 c11.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。
7 E4 Y$ m A9 }$ 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。6 u3 U9 Y0 V. ?; s" A
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。
* B3 f, B& }! O% {( x( `5 U9 `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。 Y9 J! }0 d6 A+ a
15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。
8 f3 ?! l0 b7 f; U8 k& F% g# N16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。
3 z# _& B0 v K" [( h6 s2 e17.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。: }: w9 S, W) M; t% W
18.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。
. K" E. y. V2 ~# s$ {+ R6 q19.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。2 u, {8 i& w8 D& u& O9 O
$ N* U1 `/ q9 l& ^- B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。
9 e9 p& E4 X8 m! t- r1 h' y' w& Z2 U) |7 F6 S( R' g
( \" z' F" Y) ?- C0 S |
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