- 在线时间
- 7 小时
- 最后登录
- 2012-3-15
- 注册时间
- 2011-5-31
- 听众数
- 3
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 45 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 20
- 积分
- 22
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 16
- 主题
- 5
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 0
升级   17.89% 该用户从未签到
 |
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。
; F1 j( M6 [- H# j" o3 M7 H哪位学兄,如能请联系我,手机:15042530646,QQ:691432387
' M$ z- l' K* x: \8 }) Q/ J2 e- U- q& Y9 O0 _; i3 [0 h
仿 真 任 务
. T1 T1 M. X* E6 z8 Y一、TSP问题1 J# ~( f) L: q1 H J# q' C- j
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。/ ~" y" o8 R8 s' S
& r7 d9 V" {! p" u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。
; v1 y6 n j7 z5 H" }; C; p1 _ 7 Z4 M0 _2 \# t) g, v- v% [8 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。8 I8 L/ u/ V6 A6 }4 j- S; P# l
: P: O n2 c- s8 R0 f
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 )4 C* I* K# t# n$ L- ]- w
+ @7 ]% f* F' Z& @3 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
, ?% T% B* `1 | t5 _. s2 O2 u$ k) G$ g
0 B2 _! s1 z0 S. s6 W o- _二、VRP问题9 K+ b4 P$ v- c- ~- t
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。)
% i* r6 q4 E- T3 g1 `* p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。
: y9 h6 q F8 t0 h1 c8 E: u
) R' c* p( P$ p% n# e0 R" u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。)
9 \4 n- ^9 g+ }5 z2 c" ]
2 _' r, h$ j! T1 s+ 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。
$ b2 C3 r1 @/ h. w取第200代信息素浓度图
- w7 {' e! `% K! I$ Y+ C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。
* O, \. d/ W( j% U, k" z
b' O8 Q1 L) U$ R$ Y& i g [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。
/ h8 h7 A5 f& E- Q+ U2. 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
( l, Q' Y$ z* r1 f4 t5 `( e3 M+ w2 o3 W+ e& w( B W9 C, Y
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。
& d% v# ? T" W& }& G$ j1 Y- o : M9 @$ O3 s' D, l: Y: k3 C
/ b; n/ B. P" A( c6 W9 M# Y+ {3 K
& h5 l2 u; x* n3 B$ J
D# G& } T+ o5 F {4 O+ @
. C3 t3 _- D! }/ o
! n9 v' x2 |& }6 O: k' Y/ g6 n( B
7 p P; @ A& h) _3 E6 I
|
zan
|