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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。
3 A7 \. M0 Y+ t9 ]哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387
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: v, j5 z2 V0 n1 Q# B9 G仿 真 任 务5 `+ g+ k; ]7 K! N1 Q# z
一、TSP问题' G( J8 n% i h! o( E# m4 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。: c6 b; V, b0 d: _9 d
& D4 M R: Q1 s* P s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 y5 [6 ?! b2 H3 x, c1 u e2 G 8 d! n5 F0 U3 v" n( }4 Y8 l5 F, N
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。
5 G+ p* H- i( E) v. I, _) ?% e1 d5 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 )+ n$ O/ s9 }, X/ c9 k9 t R5 G- E
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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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二、VRP问题. `- @0 Y0 G7 \# f5 T: T, I
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。)0 u2 J3 i0 Z/ c( n5 t
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。" l" z& Y- z% q" f
- L* i- M8 I+ |9 }6 y" h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。)& E" V! |* R' S; P8 ]/ I) N7 c
* z, ]& n2 N8 P3 U( u
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。
3 Q" c* y5 o9 L* t取第200代信息素浓度图) H3 |9 z+ a8 R. c1 Q
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。 0 ~, L3 y+ T6 u# Z0 N' k, G
9 D- A+ H7 X" P- I( T: T2 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。9 a5 z2 I6 P9 W8 }. R6 U
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 P653 Y6 v0 h2 l; Q8 D8 B9 P4 g1 k. R
) j9 H, F9 L* X) s! h+ Q* m6 `9 z
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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