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[问题求助] 300元求帮助测试数据 蚁群算法测试TSP和VRP两个问题。

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发表于 2011-11-17 11:18 |只看该作者 |倒序浏览
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300元求帮助测试数据  蚁群算法测试TSP和VRP两个问题。
7 d+ _0 `. u4 V0 {6 }( B" H! y哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387
0 M& c* ^1 ^- `2 h# b! A9 h0 A0 C7 D% r% c) c
仿 真 任 务
1 D: y- a. i" g& P$ S一、TSP问题( Q% a4 G9 M5 @. n
任务1:TSP问题 Eil51和Eil76:参数的选定如下:改进蚁群算法:α=1,β=5,ρ=0.5,Q=100. (见“参考答案”文件中 ),也可取另外的值,结果要较基本算法更优。循环NCmax=1000代。' k2 T: w. f# p- ^& O

* ]. q, h! z: H/ O任务2: 中国31省会城市TSP问题,参数也可取另外的值,结果要较基本算法更优。(见“参考答案”文件中5 )   取第250代信息素浓度图。
7 F% [6 a! P& H! E. X5 k8 N 7 x" u: Y; S6 @4 X
任务3:TSP问题oliver30问题参数的选定参照参考答案4 ,也可取另外的值,结果要较基本算法更优。循环NCmax=1000,取达到最优值的所需代数。取第150代信息素浓度图。
7 X; S5 H$ O. V6 O, a3 P9 K$ I' v, c+ ^& p0 J5 [
任务4:50个城市的TSP Benchmark问题,请代为找源数据。(见“参考答案”文件中6 )
) f' r. J- Y2 @+ r0 k% S. s) @/ u  g1 Y; w% w% F, ~
任务5: 30城市TSP问题   见  李士勇 《蚁群算法及其应用》 哈工大出版社  P65
6 h& j" I( K, ?- ]8 E
* _" T6 Q. b# B2 F! N  h3 _0 ~) ]( m" ~( j5 ]* ^# p
二、VRP问题
) w' N! S. p, B+ V, j任务1:eil22:已知有客户 ,各客户坐标位置点及需求量已知,各车辆载重Q=6000。初始参数设置为m=20,迭代次数n_gen=500,ρ=0.9,α=1,β=4,q0=0.6(也可 自设参数值测试,结果要较参考答案更优。)
+ m# J/ M$ r+ e. c! i) a$ e  a4 ]任务2:对CVRP中的eil30: 算法参数设置:α=1,β=3,ρ=0.3,Q=1(也可 自设α,β, ρ,Q等参数值测试,结果要较参考答案更优。),最大迭代次数NCmax=1000,提供在计算机matlab下测试50次的数据,按参考答案 表2和表3提供结果数据。(VRP:  eil30仿真结果见“参考答案”文件中 1.)   取第100代信息素浓度图。
! {0 ?7 y8 I! v! b5 R7 F1 D    + v4 O9 V' r1 K, r' p
任务3:对例2 (见“参考答案”文件中2. “物流中心”例题)算法参数设置:α=1,β=3,ρ=0.9,最大迭代次数NCmax=500。(也可 自设参数值测试,结果要较参考答案更优。)
6 \3 Z/ Q- i8 p5 }. C; o0 p' a, }, q  C; v# u9 s  C
任务4:对 例1“某配送中心用2辆额定载重量为8×103kg的汽车对8个客户配送货物。。。。。。。” (见文件 VRP问题)测试,NCmax=500。(也可 自设参数值测试,结果要较参考答案更优。
. ?- U% g" j( m$ b4 k取第200代信息素浓度图
$ D9 G1 w' P5 @! w5 n0 H任务5:对DCVRP库中有距离和容量限制的D030-03g 问题(同eil30,只是多了单次距离限制),测试,自设参数值。 2 E9 g1 f3 l6 f, i! J
" ~) j1 W3 n" V/ n2 T
要求:1. 可 自设参数值测试,结果要较参考答案更优,至少比基本算法优。; f0 s- ~' [( k2 d7 Y/ `$ X
2. 使用蚁群算法测试,如基本蚂蚁算法(蚁周系统),蚁群算法,最大最小MMAS,最优最差蚂蚁蚂蚁系统,带精英策略的,自适应蚁群算法,和融入遗传算法的混合蚂蚁算法GAAA或 改进算法测试(最好在matlab环境下),原则上不要使用并行蚁群算法和遗传算法测试,可参考  李士勇 《蚁群算法及其应用》 哈工大出版社  P65
; Z# K: h7 |, h* C
; [; g& }( S% u3 J; `$ ^要求:以上参数取值设置,您可根据计算实际略作调整;答案给出方式见“参考答案”文件尾 参考标准,要有两张图( 最短路径示意图、与基本算法对比的进化代数图)、数据(尤其最短路线长度与进化次数)、结果、取10次较好的基本算法和改进算法的结果数据对照(如TSP :Eil51的运算结果表)。 具体参见表格。+ v0 ^3 p( l7 N9 t8 D9 B1 k( {
  
! k9 K; Q5 N' Z. [, R1 T         
: ^3 x- H$ f) G$ }; a' e; E7 \3 D) w         0 j# c2 T( s2 g7 Z$ A
         
3 Y1 w, d! P, m+ X# r. I5 A" A* E" e" C- w
         
. @0 j5 K0 j  D; K, {+ [/ A2 e; ^% g! p# d
1 X8 `. v  q. K' d

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