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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
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。- \9 O. I3 e# j
哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:6914323875 g- ], b5 J* A8 l# M
( h8 o! a/ Y7 [7 D) d5 F* x. p
仿 真 任 务* ~! R- x2 Y& D
一、TSP问题- F1 ~6 Y1 R; t' z
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。; B. m4 f; [3 n" {/ t. i0 \/ ?
/ [0 E( o  X  F. N% Q/ e
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。
( W9 v. H# O) E' m! [ : Z, i9 v0 J* J- U5 W- P; m7 ]
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。
8 c) n- u" y( X  [& L0 [! O6 o
' X1 {% g& P0 o6 N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 q4 T; t% e' X: ]( ~- M. H

4 \  t$ Y) W0 e; r" E' Y$ v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! g/ G, v' ?& x; R* Q

; J2 J1 B. V2 p; c: D7 P/ v0 j7 G) ?  I% _( ]
二、VRP问题
6 B& A, O4 V! f- C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。)+ P; A: `2 O/ V8 H- a$ v
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。# i# H% ], }; O8 k- _
    8 C$ A2 k0 q( |. P5 P
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。)
2 d& e% V0 w5 q7 C# L, i$ N8 V' i. W, 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。
! G4 V" w" x& [5 k3 t" J! H取第200代信息素浓度图
5 D4 n$ S1 z/ }: a+ `8 z7 ~8 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。
" A2 U5 U* ~- d% X% `) F$ m: ^7 Z, @& b4 C
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。
' V1 W( O0 O5 A& P3 P* @2. 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
: e2 t0 j* U/ c
* y; r# Y) A! S4 @/ H/ b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。
! `3 v5 S' D) K7 a8 n  + |1 |) P1 ~, D
         ' o- D5 L/ f$ t* F2 f* g, l
         % f( O  p9 |5 \5 z3 }
         
9 S  {; k9 g7 ^, v' Q4 k
0 W! r6 u/ ~- C, U+ c' u         8 O1 `8 z5 U7 ^4 {# m" X
2 e$ F: d" S' V0 ?( J# y

: I% J" ]+ C% {1 j; Z6 F

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