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1体力
300元求帮助测试数据 蚁群算法测试TSP和VRP两个问题。
7 e0 C& ^1 v5 v3 w0 k5 |; a哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:6914323871 F7 n; p- b# U4 ^8 k* s
# Z) \. M5 a- j2 L. M仿 真 任 务
. H3 G+ Q& j W% V一、TSP问题3 }6 n3 ?" D" M9 Y2 i- o
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。
) Z0 L4 Q! e z# f$ H3 K! @$ X
4 s1 y* |# a$ z* d/ U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 P% b I9 x+ I) `5 s
4 F, B3 c; `8 n, {- Q- g. o* A; E
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。. M3 Y$ ]4 ?! ?. ^$ C# x- c" b6 j
1 b/ T: b; |2 |6 l9 p/ h; \* z5 q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 )
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8 j# M+ ^( J3 G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
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+ @, E! Y4 {( B
二、VRP问题1 o" _6 V" d) D2 l
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。)
8 S' d K R4 y& h, a. H- ]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。
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0 c' _( p) ^+ @ o* K$ _1 y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。)8 n1 p# C0 X: ~: N2 k9 u) }
: d7 v& i/ i4 x0 j% v6 c6 u3 W. L8 a
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。/ w* @4 ~% ~8 s6 g2 c- y7 L
取第200代信息素浓度图: ]+ i0 A; E+ M
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。
; w8 ^. ~1 h; y6 ^; c# C" L/ U
# S4 a/ q- @: X; b$ a( k, G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。
4 Q* X3 ]! M4 q y$ |: g0 ` j" U2. 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
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3 `0 o- _. v8 S/ e7 ?8 {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。
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