- 在线时间
- 7 小时
- 最后登录
- 2012-3-15
- 注册时间
- 2011-5-31
- 听众数
- 3
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 45 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 20
- 积分
- 22
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 16
- 主题
- 5
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 0
升级   17.89% 该用户从未签到
 |
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。0 s8 x5 M6 k/ ^3 ?: I, i5 [& B. q0 g
哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387
Q) B: i+ K* S* |+ Y. W* E; V$ R6 W: d9 {; L+ Q, ]" B8 m
仿 真 任 务
$ E5 _' f4 V9 W# |" \+ K: ^一、TSP问题
7 G) D' a' ^0 ^5 T4 |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。
$ t( o t4 c' `% ]% q. @4 O$ x
u' p: X2 e" |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。
* c9 J* A, W' f8 a e, _9 A% Y( c4 j9 E' u
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。
# ~& i+ S# s7 X" N* n' V! I" ~+ k
4 E2 L; W' \: O: w6 J% v# V$ F5 C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 ): G6 _# `. ~ w- h
/ e4 m! M! k R! T$ {4 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 P! S9 H8 j3 Q5 z7 ?& M
( P$ m8 y& z4 ~, W% q) O: ^" W) W7 I: U+ i+ ]' k
二、VRP问题6 }- ~6 ]) Z; c3 X$ K# d
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。)* b) z, q/ g- H7 I9 M- L9 s2 G
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。
* f% z- N9 m6 Y% ]2 j6 q* c0 }' ^ 7 ^0 ?2 k! }/ ^
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。) u- n0 j, z+ V" E, b
! t2 Q$ M5 h+ H# y
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。
3 Y3 a! y( R0 x4 b0 q取第200代信息素浓度图. w" k- j& T' a& 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。 + Z1 h0 m) ^2 w. m2 S9 i
9 y Y& l6 L' w' L: W. 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。
5 s7 p; f4 R" _9 e' t+ 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 P658 J J! o5 Z) V- R+ X7 H. m
, d& u9 T0 M5 h8 x5 y9 x6 T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。
( z- G4 a9 E. W! d P6 K
$ L G% u9 }: v( i/ ^8 x . @$ P+ [/ O3 }: U' U
4 m4 w2 |" Y* S! [, |; k3 {
" ^" a3 q7 a1 a" `
5 E3 {- B. k' n; n
, M9 Z. K4 L+ p$ v" l
) P4 X; M( L5 z
3 D6 O6 p& I- n% T+ f ?% U |
zan
|