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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。
! S$ S8 u; @% H: E9 ?$ z哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387
" H6 {0 C" ^7 C: f) w* E* y
- @: ]  H" F' ^+ i) @; M! S7 ]仿 真 任 务' v  f1 s, ?+ v$ a
一、TSP问题% e1 V8 }0 ?$ w6 G
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。/ J  k- w' Y6 q1 X' |; h2 U

" [* c, W0 ?% D: L9 F5 j6 \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。" x" g6 n( z! X
6 p* u2 I! ]- ]1 [0 r4 F7 H
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。# u: L  ^2 m1 H* |$ _

+ E' j  U$ }; {9 e+ J8 R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 )& s( H6 K) A$ R! }0 U
) {! b' P3 `5 T  j* T/ \
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& c+ y. u9 n. T4 n) t! Q/ K$ i; N
" z+ H5 L0 T- `+ M+ l2 J: }

% S1 V0 A* E6 `- Z二、VRP问题
4 I* [7 @& F  P0 O# c3 G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。)# u$ s% m/ a4 o. W5 l+ R& L; 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。7 @; e5 h, }+ g: Y" \
    : o- I7 r8 O2 c  Q
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 J) P. O! z, b" l4 [. a% B+ N

, w. q: |# v; [0 H, v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。
% c0 Y0 r3 y# Y* C6 @取第200代信息素浓度图
  a0 V6 @2 |; |, `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。
% k, e4 _$ \6 M) j2 d9 s* ^  I; W# J9 h9 M
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。; P" \/ A8 T2 w  t9 @3 H' R
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
5 a$ }8 ~9 o7 R5 |1 T5 W( E0 t' [: d8 O2 F
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。
1 c/ @3 ~# U( Y3 a- d4 t  + q! ^, h5 @8 d. x+ `
         
! C. y# x$ m* ]4 a7 F         ; u( f- m6 @) ?% X
         
) e6 {' L6 k$ @% M/ m8 k$ P( q9 l$ o; O7 r, ?/ W6 w5 I
         ( ^4 j+ Y! R; n+ }2 }& l/ O

( D7 V% }# X( X. u/ [/ C$ ^; e+ j; ^. h) \6 G# ?

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