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[代码资源] 模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm)来解决旅行商问题

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发表于 2023-10-17 16:18 |只看该作者 |倒序浏览
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这段MATLAB代码实现了模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm)来解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)。以下是对代码的简要解释:
1 v( \) r9 x" q  i! o% g# H! V7 N# e. G
1.程序参数设置:
: }1 E2 {9 m7 K* w2.Coord:城市的坐标矩阵。
. u( c- ?7 i$ q* J2 h  Q5 S3.t0:初始温度。/ E/ _/ G% m, N, m
4.iLk:内循环最大迭代次数。- u& w: q, W0 }
5.oLk:外循环最大迭代次数。  [+ C  y: N" ]3 {* s: _6 u
6.lam:温度衰减率。2 Z% C0 l  s- @0 J0 f4 v- B" E
7.istd:若内循环函数值方差小于istd则停止。
: u( ^: `5 n, z* x. T: e/ o8.ostd:若外循环函数值方差小于ostd则停止。
( r7 Z7 p8 w) d+ w. }( B0 A9 `2 F' k9.ilen:内循环保存的目标函数值个数。2 h8 k. R4 I" g: ~1 F, |: _3 e. C
10.olen:外循环保存的目标函数值个数。; F$ ~' a" m: g/ M' W
11.程序主体:
2 X% _8 L" c5 ?$ ?  n12.m:城市的个数。
& |3 C( Z( _: |- G* }- p6 {13.fare:城市间路径费用矩阵。% {6 @& A$ A1 D! B
14.path:初始路径。
: L3 d: D  ~/ l% s4 N5 C15.pathfar:初始路径的费用。( G. T+ o. J5 k* }; Z
16.ores:外循环保存的目标函数值。
$ P( a( V  K* w5 v17.e0:能量的初始值。3 m. g2 {+ {0 s9 u4 l
18.t:当前温度。
9 |( i1 X  ?% K. X9 Z$ R19.外循环(模拟退火过程):
3 U2 B+ y+ l: K# R9 v% D8 |( I0 m20.外循环迭代次数由oLk确定。& H! u" r6 [6 U" N( s2 H" g$ K
21.内循环(模拟热平衡过程):* ^5 |7 ~& V1 \, G* N6 e5 t
22.内循环迭代次数由iLk确定。9 X9 O& s( ]: Q; r- l/ z( M
23.通过swap函数产生新状态。! b3 w3 J' _# N
24.计算新状态的能量。
# m. b( r, `3 J% n1 T# t) o" I% C25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。
( o' u2 H# ]& E0 D# m  c; G26.判断内循环是否终止,连续ilen个状态能量波动小于istd。' M: A2 H% \: Z, ^5 Z1 @
27.判断外循环是否终止,连续olen个状态能量波动小于ostd。$ I9 z; f; u7 _! a; ?
28.衰减温度。; B4 g: w+ K3 U1 i- e/ S
29.结果输出:
+ j+ S" ~; e1 ~1 [30.输出近似最优路径和费用。- @7 ^- K8 C0 a' N: w7 j4 q3 y
31.调用myplot函数绘制路径图。
+ L8 c% G/ N7 a: ^9 y" X  ]请注意,代码中调用的函数(例如distance、pathfare、swap、myplot等)的实现部分未提供。这些函数的功能和实现会影响整个程序的运行。如果需要完整的代码运行,确保这些函数的定义是正确的。
: Q6 j5 y: r& H
) r' o! C% P4 e! |. e/ }8 m3 k% w  H* }' z3 q. u: N

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QQ截图20231017160011.png

10_cities_TSP.rar

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