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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:6 Y5 g! R, \8 X) z
3 H9 C9 S i) d; R2 }
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。
6 r7 @. C% Y0 L4 [; u1 F% y2.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。
3 d7 p2 b* R. k7 a7 y4 g% i3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。1 a3 C; r6 i2 u2 J* z. O5 }
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。
D: B$ e9 M$ v/ c2 ]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。8 R' i1 i& K/ u9 N
6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。1 f+ Y9 Q" z4 L5 ]) b$ W$ T" Q
7.iterations = 1;:初始化迭代次数。
2 K0 e) r8 ]! W) H* Z. L. @8.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。
. A$ N" o* s) Q# m) C9.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。) T, i( j) n. q- R0 ?; c5 K2 Z" ~
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。
9 ~# z! t% G* X6 M$ U11.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。
& q5 ~" a$ l$ [6 o% r( R4 S12.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。
# k% U8 T. m8 j# e. X! B, I13.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。
+ R4 e# M1 n' I1 I0 K14.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。* N& r/ B" S: l: \7 c; A4 A
15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。
- U' M2 u' s8 k+ \* b* T- H2 |2 Y* R16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。
1 l& R8 I% ^. d. @; X* G8 n$ H1 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。, z7 W& T" \# w2 v
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。# a6 D4 ~6 \3 _; G" R# M
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。2 I" Q) s) g ?' q: Z* k* b5 O3 D* I
# H' s$ C# X' \* H
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。) M4 _" n Y2 a
! ^7 w- { z& J6 K# U. S
' f4 [* Y) D7 j2 N; ?# T! ^+ v
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