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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。+ W* t. O) R: F" Q7 O* H
哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:6914323879 j; n3 X! `1 i- K3 m/ k# z
' H) r5 H/ D3 d) ]5 c# k
仿 真 任 务
& ~9 n8 X7 r+ u3 y0 k一、TSP问题- a0 |" ~# G. x+ T- H ?' j( [8 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。
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% ]2 V' N- n& S. q! ~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。
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- M1 D8 B+ @) e' S# c( B# n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。; a, K. i1 G$ I) w. ?
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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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* V! k9 i& F8 |! M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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二、VRP问题2 |3 b \" n+ b- C) y9 r \) ]
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。)
# A& U) K5 O. H( z/ \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。
* { M& t! m2 t9 q8 V. Z% W
7 |/ S; i# o. U2 E8 P% x; o, k$ r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。)
5 s+ V9 G& |- [3 ]% W' n
% l( o: O, R \ j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。7 I, @7 r/ U5 i8 v& q. s; i
取第200代信息素浓度图
7 r* w( }9 F9 I% J/ q. I0 K$ P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。 " A9 d/ P1 `& m6 r+ ~2 y
% N; j5 {- M4 I* l( v/ V! E2 V
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。
/ m/ L9 V' ~4 o& T/ C( r- X' 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 P653 \& z* g' T' ]5 {+ \% B8 _
; {6 {1 ]9 z3 F: B9 ~( H$ i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。! \. `, J( O$ l) ?
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