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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
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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。
8 A4 `$ H7 x  M* \7 J# O哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387* ?0 [7 A$ O. Y0 K4 C! u

+ p, v. ?2 I* i5 H! t仿 真 任 务/ N4 N- l0 A  E. o# x
一、TSP问题) Q& A: U" @* `% @5 \6 d# B) M
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 _! Y# t# w5 U* ~, d1 k8 k8 n+ H' ^, \/ L9 @, x
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。
7 [' b2 u! ]$ q, w$ w* @
$ G. U! p" p- j2 z- Z# m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。& W; y8 x5 M  R1 ?$ Z  c$ \
" l2 l% a7 h( M' V- _
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 )
8 i3 N7 J/ h$ l$ R& k+ |7 ^
8 [$ @! u& t* D( _* ]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; W, g' d* ^+ E) n7 C! k2 P( A7 h; ~
# E+ F, X9 ]3 s+ r

; ~9 u) }8 A% V' l! Q: M- q二、VRP问题* R1 ~( ?3 m7 r& b2 {
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。)% b: ]. K3 R3 `6 M, D6 `: x. h
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。
# S' }1 W1 E  ~/ ?# t+ t   
$ |: L0 {$ T) i6 o& i. X% @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。)
; j5 v9 G6 o' V% D0 o1 E2 y7 B5 q( P6 j
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。, j& ]5 ]  a$ s+ B
取第200代信息素浓度图0 p' r, j! q+ ~0 ~! ?  {
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。
/ H3 [  S6 W: G0 A+ C) _) _6 W$ @  Z
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。
; R7 s3 r  T2 o4 ^$ V2. 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- T$ [6 s8 a0 h  [
+ S! o" U7 G7 [7 |' q
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。! G. \& q& ~& I$ Z) O
    N* \  p5 D9 m# f
         
" O7 h" E" T9 R$ E         ; h  L( C- h4 }8 @- p
         6 K7 _( x$ \% a. C

  z6 P; U- s; n) w& S- Y2 c' u1 j         2 a* |; x+ L. `  r, R+ T4 o; A" B0 `& X
2 R* W" Q$ |) R; o
: {: T- }, D5 K; ]6 d+ |

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