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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。# d; c1 w4 c3 D% [- p7 f! h
哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387
( A' x( W# H8 \& g/ f
9 k' C. v. i$ X8 P+ J仿 真 任 务
6 s7 T& i1 V9 D: v- e一、TSP问题
7 z% p: h: ]2 Z& H3 p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。
  {; `. ^4 L4 ?" ~0 I
3 i! `7 E2 H: p6 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。8 B# R- O; I8 B- n( T3 K6 v9 Z9 p
- }4 Y9 \1 g" i* I, q" j
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% X( I. H- o7 Y) }& L2 h' h

( u8 k# O6 B2 m9 g+ ^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 ), x) f# w/ x7 J: D' d6 Q) d
0 m' g8 i( ]% P# D  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- d+ s" N6 v) t) T

7 y7 f, q: w0 I) _, z2 o" I) O! S0 E( X2 X. k5 [; |
二、VRP问题8 O5 p; W3 |, j% I
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。): z2 n( A% Q2 p; d/ y* t9 k
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。9 y( n: Y5 U( O* ]0 \, t  {) x5 _
   
: w8 Q& I, Y- B# H5 Z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。)! q5 r" v% V; s2 ?2 S. q& g

# F1 T4 v+ G  F5 v' O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。) z/ H1 ~" c  G4 c
取第200代信息素浓度图
( h# B8 B, h" h2 l/ i: c% E; r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。 9 G) {9 T7 ~: A6 K

+ v) [; }& v/ Z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。
7 O2 Y; ]& q' t! p2. 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
7 V/ D, q9 r8 t' v" T5 C8 V: r8 ^1 F; F" `8 x
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。1 j( R$ e. X/ d  c* p0 B: Y
  
; @+ m# U0 ~0 H) f- {/ i         ) d. l9 B  U; Q, T( j% P. @5 F3 p
         " [3 \: ^9 Z& E) ?2 ?7 k
         ! W! {* Y* P6 o. f* a& X
! R# @; s4 _$ X
         8 s7 H: p* @* G) X+ r! j; n
6 p. O% l2 a! J9 x5 E( j0 x

: s. f+ z; Q9 F# C8 n) ?# y

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