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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:
$ k; z9 q/ X; z! n9 c' ~
5 o: I v( |4 {: b4 K1.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- j5 X) t: [' c e1 p% A2.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。
9 E; G# K2 T, g! _% @3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。5 M6 y/ C( E# e/ E
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。
1 q1 n/ v; ?; f) Z1 A5.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 C2 t5 Y0 N: z7 B) Q+ u. k8 R
6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。" n: Z3 @" O" j% o! J$ Q
7.iterations = 1;:初始化迭代次数。8 C. R$ k- q0 @. G0 w
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。
' s( q6 R' ?$ K' |! 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。
. u2 B0 D, w# w. x; K10.previous_distance = totaldistance(route, dis);:计算初始路线的总距离,作为初始的最佳距离。
0 d0 c* y( F6 |# |7 D11.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。
4 z# j8 _9 E: \7 K: ?7 e% y0 [9 c12.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。0 t3 F/ c. k; y; e7 k% C s
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。
4 A' U4 X5 X i- H# ?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。
4 }: n4 a5 r' V" n: t15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。
5 x8 v. f, f9 K5 t: f16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。' A6 L( \6 q$ S
17.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。
; f' W& r$ c. Z) n' i9 K5 A18.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。7 M2 b4 K7 D# O, j5 j+ O. ]% s
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。# G8 v/ w* g/ `9 C
1 n4 X6 g i: Z. x* f' X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。/ | R9 m4 [2 ]" }+ t
- B+ s4 D, q+ d' \
9 Y( S, T4 w' ^& u: s; G; g |
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