300元求帮助测试数据 蚁群算法测试TSP和VRP两个问题。 2 A" i' s3 n2 K; @+ L c哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387/ A- O4 }+ G* x
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一、TSP问题" ]8 y- i2 S( t0 K
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。 6 a8 B; P$ @" B o l& J * ^" M9 D$ x$ y" x/ e, M h0 [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。' n# U9 E$ T3 T$ o
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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! c3 i3 |* L) x2 U7 I# s: N4 g& c% @! g" N: G$ e+ K6 T
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 ) ; }6 ^. Y0 J( w% x C9 F9 O ?* s* j- w: F3 Y2 W! W) |9 L9 G* B
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 P650 [1 W! j! M' o$ [0 Y8 c! m$ w
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5 \. F/ `2 E, ^/ N; E; V二、VRP问题; N0 M9 G/ l5 ]8 n# x! 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。)7 g" c- D M _! E
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。2 Y( s' Q( y, S& O8 I. L* o
4 D4 a) M$ c6 l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。) + D) G" h2 Y5 ~7 y) q o8 t( I" J [3 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。 : d: u! v. u( u% @+ F取第200代信息素浓度图( r- f4 D, i6 e1 D: C
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。 $ U& o5 v2 a" a9 s' K& @ ) \7 X& q$ F, V4 N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 v1 Q! d+ L( L1 e2. 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 $ B8 P7 l' ^) k/ Y$ _! Y l! Q2 c3 i+ n P
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。 ( z0 x' r* U0 G* Q) ?* b " d( n" S0 b. _! H: p