用模拟退火求TSP如何？

慢跑20

一直EXCEL中为33个点之间，任意两个点之间的距离（没有数字的是无穷）。 求经过所有点之间的最短路线问题，。

A=xlsread('33点矩阵s上三角');
>> for i=1:33;
       for j = 1:33
                   if i<j
5 ~$ Z7 G2 c5 v, [  c! N- D                 temp(i,j)=A(i,j);
5 }* c# n! p$ W. o                 A(j,i)=temp(i,j);
$ J- ~. f" O2 r% w+ G) s% V1 O( G                   end   
                 if isnan(A(i,j))
, R$ t) z6 `9 |) W! d                 A(i,j)=inf;
( h0 M. m# n  |" J% g                 end
         
    end
end

; `+ _- _: p: _# A$ c
这样A为邻接矩阵了。然后运行百度的代码：
+ r% q) i9 c. r# p' R3 d  }+ O, l

function [f,T]=TSPSA(d,t0,tf)
# [4 e' c- e/ m: N, X+ z%TSP问题（货郎担问题，旅行商问题）的模拟退火算法通用malab源程序
3 O8 u9 @3 e$ y3 {% Y8 y) v% f目标最优值,T最优路线,d距离矩阵,t0初始温度,tf结束温度
[m,n]=size(d);
& u' w' q$ {8 W/ f$ xL=100*n;
: l2 W" ]; Y& W7 M+ _" B* mt=t0;
pi0=1:n;
min_f=0;
for k=1:n-1
, `% N( K# N$ C6 K+ t6 {4 |- zmin_f=min_f+d(pi0(k),pi0(k+1));
end
# O& F* K0 u- k5 ]" V5 B6 Ymin_f=min_f+d(pi0(n),pi0(1));
p_min=pi0;
5 k* Y* f. z. L  Owhile t>tf
for k=1:L;
2 x  z+ M& K% [) Kkk=rand;
- F% O3 q0 `5 f; S3 O( m- h[d_f,pi_1]=exchange_2(pi0,d);
' h& t! ~' t0 p; Jr_r=rand;
3 Q4 p0 U* r' J. y  }; K0 y( fif d_f<0
$ s( x# @6 A' fpi0=pi_1;
+ r: C( p  T7 i% r& k; [* ?elseif exp(d_f/t)>r_r
4 |' {& T, X/ n9 @5 k% c2 A7 \( }pi0=pi_1;
else
& M7 U1 _9 s! a- T; w: V! L# }pi0=pi0;
* V7 J4 R2 U/ P) E; m  \end
2 m. ~8 k) h: Pend
f_temp=0;
for k=1:n-1
f_temp=f_temp+d(pi0(k),pi0(k+1));
. p7 N( T5 A7 a0 m: M5 K# Rend
0 G- W5 z5 s1 T, Z9 a+ _4 d+ tf_temp=f_temp+d(pi0(n),pi0(1));
if min_f>f_temp
min_f=f_temp;
p_min=pi0;
end
: A" C8 ~# C8 K& W  U1 |% I$ q+ Ft=0.87*t;
end
2 M& j- h2 \6 f, X( H3 Ef=min_f;
" h7 H! b+ k; D% E8 Y0 A$ DT=p_min;
+ ~/ Z8 Q4 [( l' V7 e7 x. j%aiwa要调用的子程序,用于产生新解
function [d_f,pi_r]=exchange_2(pi0,d)
[m,n]=size(d);
+ _6 P! W% Y" p6 e+ Kclear m;
5 {" P& H) l& a+ n0 N$ Zu=rand;
u=u*(n-2);
u=round(u);
* S/ ]# w( s% O+ nif u<2
+ _( r  G2 e& Tu=2;
end
. C* p) \2 W, b6 x. R- Cif u>n-2
u=n-2;
1 V' G5 E+ D% t9 c( x- T$ Mend
v=rand;
v=v*(n-u+1);
v=round(v);
if v<1
v=1;
5 R+ L3 B' G+ {$ u0 hend
9 V4 y7 C/ Z' lv=u+v;
if v>n
" b- M; w+ S, G/ Z9 c5 Bv=n;
5 C: g$ X: v* P6 |% Tend
pi_1(u)=pi0(v);
9 w1 q( M  i- M+ U* d6 o  \pi_1(v)=pi0(u);
: y0 F3 v; X; x  p) {, d9 _8 F4 hif u>1
0 k& r' N: v. n3 w" b( e, Mfor k=1:u-1
9 j& @& U7 y" f* P7 }) _. kpi_1(k)=pi0(k);
# Y7 ^& `- C; L/ d$ @! cend
end
if v>(u+1)
5 l3 C/ o7 v1 w" T& s- H/ m/ pfor k=1:v-u-1
pi_1(u+k)=pi0(v-k);
! Y6 L  M2 Z, _end
# Y4 w7 i" |' H2 F3 Y4 F7 |8 B4 Qend
if v<n
for k=(v+1):n
pi_1(k)=pi0(k);
1 h3 b' H0 u; s/ {  bend
end
& P3 w( {. I. q2 @& Gd_f=0;
0 r' W0 a/ }/ R0 L, wif v<n
d_f=d(pi0(u-1),pi0(v))+d(pi0(u),pi0(v+1));
+ ?: M8 r* a* g) A) Y) z8 y8 _for k=(u+1):n
6 s" ~* K. i8 fd_f=d_f+d(pi0(k),pi0(k-1));
end
d_f=d_f-d(pi0(u-1),pi0(u))-d(pi0(v),pi0(v+1));
for k=(u+1):n
6 ~* w  J5 o2 e9 V& g# {# [/ V: L. K8 hd_f=d_f-d(pi0(k-1),pi0(k));
4 Y0 h) `4 U6 T% K5 l; Y5 Jend
- J' @* o) q0 m. N2 Telse
d_f=d(pi0(u-1),pi0(v))+d(pi0(u),pi0(1))-d(pi0(u-1),pi0(u))-d(pi0(v),pi0(1));
for k=(u+1):n
d_f=d_f+d(pi0(k),pi0(k-1));
end
: T( H$ w% |- u$ @4 n) ]$ F+ Ifor k=(u+1):n
( a3 v# x% b- ]/ Y# M0 N  Ad_f=d_f-d(pi0(k-1),pi0(k));
$ [! b; e9 A' d% kend
) f6 I: B: H5 X$ A; j5 rend
pi_r=pi_1;

  U2 `; B& ~2 c. Q+ ]* P7 i得到：
6 Q( d% |' `/ m7 A7 U6 f  [f,T]=TSPSA(A,0,99)

% K6 V7 [8 {8 f% P! @: hf =

   Inf
- H; E* o$ y; K9 a5 p4 d

+ [" R3 }$ {+ W, p/ uT =

  Columns 1 through 18
( g5 d; I( d; y0 ]7 \
     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10    11    12    13    14    15    16    17    18

  _/ d: X) a' ?) L5 {, N  Columns 19 through 33

    19    20    21    22    23    24    25    26    27    28    29    30    31    32    33

这个初始，结束温度是自己随便设定的？？
+ k. {4 k  k; @! b% @, v得到的这个F是无穷？？？难道？？？  T又是什么意思呢？？

冰E柠檬

在利用模拟退火算法进行优化之前，必须首先选取一个优化的起始点，优化起始点可以随机选取也可根据经验选取.
F是目标最优值,T为最优路线。
F是无穷可能说明所求目标值没有路径到达没有最优解，或者是不是由于哪个步骤出现了什么问题（比如数据，或者邻接矩阵那里等等。。。）导致没有最优解。。。T表示的是最优解的起点到终点的最优路线。。。。。

magic2728

模拟退火算法是一种模拟工业退火时的一种智能算法，是利用这种自然现象带来的启发帮助算法设计。
  L* Z8 c, h- ~; O& o应该来说，这个算法的各个参数的调整是需要一些经验的。初始温度和结束温度确实需要自己设定才是，而且设定好坏直接决定你的解的好坏。f是无穷表明当前的得到的最优解的路径长度是无穷，也就是说，你现在的路径里，存在两个不相通的目标点；T是路径，可以看出这个路径就是从第一个点顺次走下去，所以应该是你的温度值设定不当，导致退货过程不佳而造成的，应该调整温度来重新测试。