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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。, `6 t8 J" B! u) f, Y; P
哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387
1 R; B+ o/ [( ?8 W
# X9 v, |( {7 ~4 Z# p: g" p仿 真 任 务
7 i2 H: X/ u. Y6 B/ g! o一、TSP问题2 D5 K4 U+ y5 Y
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。
& j8 G' B! l0 b8 d" V$ f5 P% g7 n4 h, J. u; R
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。3 x: N4 I" b8 f
" h- u* G/ 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。
9 c/ P+ a5 x- I9 [+ [; A) A1 G; @0 Q1 R: j/ J6 u
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 )
# z% V9 j8 X" I. q+ d/ R. w. w0 W$ L
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
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# Y0 e$ }% c+ ~ L5 }二、VRP问题
5 J4 `; k4 H2 i) I) w; N, _: Q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- l& A% Z* S9 V0 R1 V9 @: d
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。
X: j, m+ d; s) Q: {# S
) V9 Z H, W: c4 D8 u9 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。)5 d2 G% g& m3 e" @
B( U% K) K! e( B& 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。
( S; ]! `; E: ^9 {' T; e @取第200代信息素浓度图- y' ?" J' ~' b! 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。
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/ m) l. U8 G" S% ~4 C# i6 O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。
0 M4 t% I* f( h) A# E8 g1 j# D2. 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
( i9 M4 h3 c5 y5 U y% A% `. j/ h& L6 r! e( o
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。
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