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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:( m; F2 i* H+ Z+ J
0 Z/ C" n& T1 ^0 z
1.程序参数设置:0 p! s/ x& J( `
2.Coord:城市的坐标矩阵。1 f. [% x( V, U( D# {
3.t0:初始温度。
% _4 E) _$ k1 T1 ^4.iLk:内循环最大迭代次数。
: n( u( @+ w( s( X2 S0 D5.oLk:外循环最大迭代次数。+ o2 Z9 p% K! j/ B
6.lam:温度衰减率。+ m% m6 v; @, a, K
7.istd:若内循环函数值方差小于istd则停止。
# l& \+ m, v( a8 Q% e2 L0 F8.ostd:若外循环函数值方差小于ostd则停止。
+ ^2 O$ k8 m, i6 S- H! q9.ilen:内循环保存的目标函数值个数。
# g5 b4 k: S2 b% e10.olen:外循环保存的目标函数值个数。
" s2 X8 u8 j$ `3 ?% `11.程序主体:
( I6 j* d# d) _1 H& ?12.m:城市的个数。. S7 H( H- L% k3 a
13.fare:城市间路径费用矩阵。$ c2 i/ u0 ?! [. m. I; _: S# ^8 H
14.path:初始路径。
% N+ P! }+ `  e$ E" D15.pathfar:初始路径的费用。$ I; M* a7 z) i6 S
16.ores:外循环保存的目标函数值。$ z* v) m% f4 {
17.e0:能量的初始值。8 X. r9 r# G5 g* \1 B$ q4 m
18.t:当前温度。1 U+ X' f% q. b2 R6 O5 p( ^8 c
19.外循环(模拟退火过程):
) Y, `6 |; d. P+ {: Z% K* O20.外循环迭代次数由oLk确定。, X9 L% G% B. H3 K, x; Y7 V
21.内循环(模拟热平衡过程):
: }1 {% H7 A$ i4 n+ m# `' Q! C22.内循环迭代次数由iLk确定。
) ^7 Q7 a' S4 E* i+ ^2 d23.通过swap函数产生新状态。$ E& }- ?7 a4 F& x1 K
24.计算新状态的能量。6 ~8 k/ E" h8 s; N2 J: D3 P
25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。4 C+ c, y0 c: s0 _: v* F# u
26.判断内循环是否终止,连续ilen个状态能量波动小于istd。$ Z4 C# `- Y" \+ G
27.判断外循环是否终止,连续olen个状态能量波动小于ostd。
- n% x* Q4 Z: Q' T* f- y8 _' b8 Z! R28.衰减温度。
* V6 z8 l% i; U; P29.结果输出:% `7 ?9 Z1 Q" [) E2 s( R; V
30.输出近似最优路径和费用。
/ t; o! h  h3 C1 e2 x  y1 @31.调用myplot函数绘制路径图。
+ {* c: y0 `5 E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。
6 [2 e7 D; k) R2 m" J, V6 z% ^
+ n- V9 c5 [5 [7 l, H
" m7 e+ j% ~8 y. r

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