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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:) r) W' F9 [1 |, S9 K; Q' } l) v: d
& C8 z5 _' H8 F1 C F- k& o" @+ M+ Z N
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。
* i. z5 a8 `2 b# U4 p2.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。1 s8 N; q5 [4 z" L
3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。) M4 N9 Y' \( b
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。; @9 X( U z7 M1 r6 b
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。
' Y; f$ r" x! R: }6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。( [' S8 z9 T. @9 i* F4 ^9 B
7.iterations = 1;:初始化迭代次数。
( l- v3 Q5 K8 f* `* O: H5 E8.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。& `& O. f- E& y' g
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。
8 V* B8 Z% p! N/ @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。" h# F6 p i2 j8 r" Y
11.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。# r Z5 `) Z G4 S" \0 j/ \- D
12.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。
/ B: I, L* |- u! `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。# \3 ?+ b5 C' G
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。
% I. b7 {) h% E' D3 O15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。5 L4 s, N4 a1 a, G; @ t7 y+ L* E' A0 y
16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。
; ~5 W9 {6 y" p0 ]+ x/ B17.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。
/ r) q7 E2 c) [# n+ \ R18.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。
8 { l2 F1 ^9 \; A2 H6 m5 H5 d19.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。" v' g O+ q* W3 n7 E# o
% r3 W# p* \, t2 Y- z$ F
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。; W) r8 U- d' n5 }
D! ]$ M; k6 m* x j
* ]4 P9 E8 T+ X* W# j |
zan
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