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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 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
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300元求帮助测试数据  蚁群算法测试TSP和VRP两个问题。. `% F( \# Z- v1 d6 w
哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387
* D3 {- F3 G: z) |  g1 K* T
, d1 P# C, p& ]4 `! q' D$ w, ?仿 真 任 务5 ]$ H! s: ~0 c
一、TSP问题5 i' A( I" U4 q6 T& d
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。
8 H0 {" r3 b% s: V& }4 h3 B/ I
8 _4 V- Q. _6 ?! A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。
4 |+ N; I6 {$ L1 c5 a, u
5 r; Q% k" x  F& r; T+ W4 r9 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。
4 K4 S; }% k; N8 `1 u  k* g9 U, Z1 a( }9 N* 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 )  v) J0 Q; M7 w
5 i; p( S* S( ^) t* j( [  r9 R
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
  p  l2 S: {4 o* e+ y' |/ F5 M3 x6 d+ n

5 }5 v( O3 r  ^5 m二、VRP问题
+ C( s' Q+ ?0 m1 B7 f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。)6 Q% v) n+ ?: X5 z2 w$ J4 v9 s
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。$ H  f. o& K+ a) s
   
! j4 h; C3 u/ \7 v; }# V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。)* P8 h, ]# s1 s+ _& x

! b5 V7 T& A# q8 Q. K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。
) M3 ?# f$ r( C9 C3 _取第200代信息素浓度图
+ D1 |3 p  n1 A( k$ I: W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。 4 P9 ]2 \1 |% L

/ K: L1 w9 y, Y1 k1 y, q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。
& i0 k/ p* t9 D/ J6 Q" z3 A2. 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' b: k# L0 f) g- _

. {- Y' M8 [, A8 @3 H+ q7 @0 s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。
6 w/ o" M* w$ u6 ^2 k  + m" p6 h1 P- F- b/ r
         
9 b/ `6 J  Z: y         ! y6 ~& E6 O: Y3 }* K" f/ ~% W
         
5 y* j/ s% x* O
' f! }3 c' z, _         $ ~) `; l, u0 c8 J+ K
1 l5 s: s6 L: }
! `  C2 x) I# \" m7 \% V

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