- 在线时间
- 482 小时
- 最后登录
- 2026-9-11
- 注册时间
- 2023-7-11
- 听众数
- 4
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 7907 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 2963
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 1181
- 主题
- 1196
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 1
该用户从未签到
 |
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:* F' s- S2 v6 W3 h! ]% \1 \
; m3 O/ G' d3 Y1 R' w$ u. k& i8 m1.程序参数设置:% o5 M# b9 D9 {
2.Coord:城市的坐标矩阵。
* i+ q. ]# P) t* G5 p* o3.t0:初始温度。8 g! ]8 |: L/ c" S
4.iLk:内循环最大迭代次数。1 U' \" A- d* R# F* H
5.oLk:外循环最大迭代次数。7 e, H1 W$ I r) n% J# e& z, ~& \
6.lam:温度衰减率。 m% u& N1 [ h7 u' N4 I
7.istd:若内循环函数值方差小于istd则停止。
$ C3 B2 {( n9 `8.ostd:若外循环函数值方差小于ostd则停止。! e& m( v( s# }0 |
9.ilen:内循环保存的目标函数值个数。& s7 ]- f) c& ~2 ]8 r$ x( }
10.olen:外循环保存的目标函数值个数。- v" S4 C- R1 X' `
11.程序主体:; a# M# |6 ]: J
12.m:城市的个数。
: I9 {1 V5 T1 G3 e. `- T13.fare:城市间路径费用矩阵。
7 U, z2 U6 Y+ k: s) G14.path:初始路径。+ q4 N& R% C) O( f. w/ A! t/ Z. y
15.pathfar:初始路径的费用。1 g; U& Y$ a9 U0 `; ~
16.ores:外循环保存的目标函数值。
! c3 i$ i/ {5 ]/ P% B; k17.e0:能量的初始值。8 F R! J' |+ M3 o2 N
18.t:当前温度。+ _( t* E* Y/ h1 ]
19.外循环(模拟退火过程):
6 @6 e4 s, D. l( {20.外循环迭代次数由oLk确定。
7 F; O& G P5 r/ j7 v) T. B4 Q7 j4 G21.内循环(模拟热平衡过程):. V8 N5 w" I4 m" u
22.内循环迭代次数由iLk确定。8 c$ W7 z& r2 r' c; c4 p/ M! M. u
23.通过swap函数产生新状态。
7 l& C3 M! Y J0 z/ @6 E24.计算新状态的能量。
^- t% |, _9 Y4 U2 m; V E25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。# z; _2 D5 r* T) e: D
26.判断内循环是否终止,连续ilen个状态能量波动小于istd。! T, u7 ^' ]* B; i
27.判断外循环是否终止,连续olen个状态能量波动小于ostd。8 q* F2 a/ Q* c% l8 j9 l) G% i
28.衰减温度。
! E6 U2 ~( l; H29.结果输出:% Y6 n6 U! j$ t. r" ?1 `) k! b
30.输出近似最优路径和费用。. Z+ |4 D0 {" s! O7 j+ i" ~$ a
31.调用myplot函数绘制路径图。" T6 {0 s; {% p9 ^4 d" z% H
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。% I' [ r R. h1 M3 `; [& t
- y w h, x& E; c) x8 u t! F
0 a8 }) d2 a7 s4 t3 a0 i0 | |
zan
|