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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
|招呼Ta 关注Ta
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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。: X# v6 ^8 A$ r; `
哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387
9 p1 S- Q' g0 `. S" `+ Y
% A4 j  b( x( M' C$ `; Q仿 真 任 务+ K7 J7 x1 n. b
一、TSP问题
& |3 M/ ~) t8 F9 ^* X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。( n* b* Z& k! S0 t
  Z+ ]7 Q/ ?4 y! s; S4 L
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。
2 P# c. T6 W" D, M* G   \. E* E2 c# e$ B! c$ p9 G
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。
+ l% B- z' Q, P# b& w# g% M/ ~  j, {$ e
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# W+ P2 o: ~  d4 b( ]# G

. T& `' T& }( E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  P656 m; j, E/ u8 V% b6 x5 [& s  g; c
% m' h4 Q8 I1 I5 [# `

; V- G2 x2 o' b二、VRP问题
. F; I% `9 w; q( |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。)$ s& o/ Z1 ?* ^& Y
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 a3 c5 C9 M  X& H2 o
    7 E6 }- R( w* ?
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。)
; m1 j# y8 ]8 L/ E2 P7 l) y8 x' c8 P& ~: r) ~& |
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。
# V, V- i; W8 n; k& K  I) p% {取第200代信息素浓度图
6 l. C' }" V5 Z5 @: ]9 \- m' E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。 * T" x; F, ]8 L& j: n% g* r

5 f6 F! T; R) C+ }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。
5 v2 g& v: W) P+ N2. 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/ W  W. }8 ^6 I! p7 s
7 r% K4 H: X/ A$ z* a
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。+ \  `. H  R. k# W+ K2 x$ A, L
  . J( I5 q. S$ u3 B( e
         % P/ H+ C! e3 c# S
           S% v" M4 z! t! h, |
         # w, U* b+ n2 b" y% Q
4 I: H4 j& o+ u
         2 k  c+ B5 f8 U# M
4 \& H6 }! X8 u; ~5 V) u2 V! O) \

% r" Y; ]" A1 I* r0 k

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