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[代码资源] 模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm)来解决旅行商问题

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发表于 2023-10-17 16:18 |只看该作者 |倒序浏览
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这段MATLAB代码实现了模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm)来解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)。以下是对代码的简要解释:' C' C8 s4 r. \5 f

  K4 r. [7 W' t2 `7 C- I1.程序参数设置:
% F' v/ a  U4 t& x" A4 R2.Coord:城市的坐标矩阵。4 N! s' G1 u' ^: ^1 _  D: ]" p
3.t0:初始温度。- O, D6 j' c- A
4.iLk:内循环最大迭代次数。
- k1 Y6 B) Y' W; V, j6 a5.oLk:外循环最大迭代次数。
" J- Q2 U5 Y" _  `6.lam:温度衰减率。
! ]5 |8 s6 ]5 a: l8 _6 }7.istd:若内循环函数值方差小于istd则停止。
1 V9 a7 [, q# w8.ostd:若外循环函数值方差小于ostd则停止。, x/ }5 J9 |' w+ A* S, ~/ J
9.ilen:内循环保存的目标函数值个数。* s7 n4 e* A4 _: b, x+ l; Y
10.olen:外循环保存的目标函数值个数。
" S4 j% m) a4 H5 E7 h# a7 M' A11.程序主体:
- m1 x- }. W& s12.m:城市的个数。9 x* K! y* G; w: [( V3 R& r
13.fare:城市间路径费用矩阵。
# B) Y3 C: s9 f( S; [: G$ `14.path:初始路径。) a9 d) L, p4 J) w+ m/ J% s+ @4 {  a
15.pathfar:初始路径的费用。- L) T8 M5 e0 r/ ?. C
16.ores:外循环保存的目标函数值。
2 {% F$ v, F3 i9 r: b( y  E( r/ Q17.e0:能量的初始值。, v% b; |5 m$ `! \- \2 _
18.t:当前温度。
% ^0 ^3 t' Q7 Z! k19.外循环(模拟退火过程):
# q: o5 ^( P( e2 S9 E20.外循环迭代次数由oLk确定。
, v) B4 M2 V/ }21.内循环(模拟热平衡过程):5 x& b  |: L& s% H+ S
22.内循环迭代次数由iLk确定。5 K" ^8 k; F  z* D
23.通过swap函数产生新状态。  R7 m7 L# @) f+ P! d: f! I' Q1 ]
24.计算新状态的能量。
+ j2 u7 z' K1 Q25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。
3 r% d4 X0 ^. [7 ?26.判断内循环是否终止,连续ilen个状态能量波动小于istd。
; J# a3 b7 F8 d4 T0 }. e27.判断外循环是否终止,连续olen个状态能量波动小于ostd。
. j) q: @3 ~$ h- |& U* k. m6 Q28.衰减温度。$ w* F7 I6 b% K/ b! K( Y% t  D
29.结果输出:
  T9 t, U1 K3 D) K( w30.输出近似最优路径和费用。( M( b  t5 v1 d7 ^) G& h
31.调用myplot函数绘制路径图。9 }5 O! R! e3 M/ I  m* y
请注意,代码中调用的函数(例如distance、pathfare、swap、myplot等)的实现部分未提供。这些函数的功能和实现会影响整个程序的运行。如果需要完整的代码运行,确保这些函数的定义是正确的。: Q, w  F) r0 o3 X

' U, n5 l! n) w9 h& c. v8 Y8 b- z3 h* `0 g/ n0 |- |

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