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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 |正序浏览
|招呼Ta 关注Ta
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。( v; n- ^) Z' H. H# L9 A
哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:6914323870 h8 c7 F" S4 @& K0 ]3 w9 [) @

1 @4 R0 Q& t+ a( \仿 真 任 务3 a) g7 s& ?* \4 A3 n8 ~" X
一、TSP问题1 \! e+ h% b! N% _0 H
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。
! k8 ~4 c+ a2 ^# B! @* i9 ]' B  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。
9 n* }" y' f7 ]1 {5 @& u
, v% \) ]! b' D6 Y6 \2 ^) |, u8 U9 l. P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。
7 u1 ]8 `& t) D
9 `7 O* |7 @- H+ O+ \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 )- J- x2 w9 }# r0 D! K
/ E5 P2 Z" B& ?/ U
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% l% Q, r' l+ S" F, O) Z3 C' o4 y/ H
0 k/ E, I8 t3 Y* ^! p+ Q/ H
& w# g) e  S4 I5 G* h) M
二、VRP问题
4 v8 r' q; I  n3 o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。)
% u8 f- f9 L; c9 `1 H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。
7 N+ Z0 p. N6 T, {' Q/ O% E0 K# d   
6 O1 T9 K: ^3 s( d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。)
5 x  H% p& T, Z6 q8 M0 y' f. k: I! i" Z9 t
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。: |' ^0 N' v6 |$ v
取第200代信息素浓度图
$ @2 R, Y0 g- i+ I) r5 X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。
+ b3 `$ j. H, x- C2 I& d$ |  k! n- p9 s2 Q3 B
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。
' l* I6 ^) X- E! O, r% L2. 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/ N4 l8 P% O) Z% M6 k( ]4 `
; u7 O  z0 f- 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。
( O7 }4 E7 h( `3 i& O/ a# ^  
6 e* e- N; K2 z7 e8 r% U         ( [' T. j8 c, F1 E3 s0 V# q
         " b' t3 ^; r' {1 n0 U/ R* V) g7 u
         
8 w8 Z( W* N6 f
) I- y( v5 u, Z         4 v) Z% A: @9 a7 a+ e% V0 w

3 k0 f/ A) Y4 Q4 g3 k7 ]7 j8 u' _

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