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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。
2 c7 C2 |+ `* d( a2 C, k: N/ x哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387, b0 C$ ]9 Z- Y; Y( U0 S4 |

( q- x3 i6 i" s仿 真 任 务
2 s; a& i$ `0 P$ L) L一、TSP问题
  l+ g' }9 @4 l: w2 n+ c4 k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。  l& m9 @& w% i6 J
( [9 u5 t( N2 Y: }& W) w
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。
! N  {  F+ p3 B4 `4 i " c0 r* R: M, a! P" E
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。
3 E& A! c) j) C" i# g. P
! `1 J5 B2 m7 p7 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 )
$ {* d; `- [# b, H3 l9 Q  B" {/ t5 K; s4 C" S
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  r) ^' d, J0 k1 U
) l8 v: {4 u/ T$ D% Q& H

& x5 V, x, [& T6 G' u: z" m% Q二、VRP问题
0 f! Y$ U7 @5 c- W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。)/ l; N" b9 E4 F1 G' ]& |
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。
  @" f6 o. A  O) O/ ?   
2 Y+ z" d5 x" ^  r$ l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。)
0 B. ^, B( r0 p' Q2 h+ v$ ^
1 `% E& {  r  ~2 N0 i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。
: ~7 Q' }- {/ q7 H( k- D- p, X取第200代信息素浓度图  E4 j( t5 u* b( ?& o
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。
+ z, i4 I  Z9 x4 C9 N  }( A
  S4 @7 G5 n# 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。* D" U# Y. G# T, d. k1 W/ y; 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  P65
5 `" i: D# @: B5 W' Q+ A7 S- m  c- ~' I5 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。' L: R0 g2 X- `, ~
  2 }+ x/ c: ^* R/ @% }2 e) Y
         " m, a+ Z; R7 Q! Z$ b: H0 V% ^) o
         
0 r) t3 r5 E# P, F3 F7 S3 _- j( W         
4 }% a- b+ t3 P+ B4 \1 I/ D
6 N& _3 [8 T4 E0 R         
3 \6 @2 H3 p" {3 F! w: r
; [+ a1 J3 K5 e' I4 ^
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