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这段代码看起来是一个用于解决旅行推销员问题 (Traveling Salesman Problem, TSP) 的模拟退火算法(Simulated Annealing)。下面是代码的中文解释:
/ F8 `% u+ z) B/ Z' N6 {0 l, g) o/ S3 X1 L: T }8 F1 J; n
1.load china;:加载中国地理信息的数据,包括省份、边界和城市位置信息。: Q/ G- @: \: n7 G V4 r
2.plotcities(province, border, city);:使用提供的地理信息数据,绘制中国地图,显示省份、边界和城市的位置。) o! t, F( L# l5 I, Q% O& m1 k
3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。# Z) R0 H) e4 S5 {8 Z
4.dis = distancematrix(city);:计算城市之间的距离矩阵dis,其中dis(i, j)表示城市i和城市j之间的距离。; {+ m7 j% ]$ y/ E" O6 S
5.temperature = 1000;:初始化模拟退火算法的温度,通常从一个较高的温度开始。, F r, @; }: R2 `0 e
6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。! O/ ^# ^- s! [) u
7.iterations = 1;:初始化迭代次数。8 O% f9 K& h7 f# Q9 B9 Q
8.rand('seed',0);:使用种子0初始化随机数生成器,以确保结果的可重复性。
' k$ O5 A, G& c ?# F8 Q% d9.route = randperm(numberofcities);:随机生成初始路线,表示旅行推销员需要访问的城市顺序。- t7 h2 x0 _' C; X" F
10.previous_distance = totaldistance(route, dis);:计算初始路线的总距离,作为初始的最佳距离。& b0 E6 H8 W! P
11.temperature_iterations = 1; 和 plot_iterations = 1;:这些是用于控制温度降低和绘制当前路线的标志。
C Z9 T, D+ `12.plotroute(city, route, previous_distance, temperature);:绘制当前路线,显示当前温度下的路线和距离。* ~; {+ X+ m% c: _9 W, h. Y+ }
13.while 1.0 < temperature:进入主要的模拟退火循环,只要温度高于1.0,就继续迭代。/ X4 \$ p7 _" z& S) o& b
14.temp_route = perturb(route,'reverse');:生成一个随机的相邻解temp_route,通过颠倒路线中的一部分来实现。. u% \# e" T3 p0 Z
15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。
- N1 a* e9 j( x7 A( d3 y16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。
6 V: `8 M. D# t1 w3 p4 Z' X- G17.Metropolis算法:这是模拟退火算法的关键部分,根据Metropolis准则,如果新路线更短(距离更短)或随机条件满足,就接受新路线。如果接受新路线,更新当前路线、距离和迭代计数。& e' a, Z, w; \+ i
18.if temperature_iterations >= 100:每100次迭代后,降低温度,以控制模拟退火的温度下降速率。$ U7 p# b3 z* p/ @( R
19.if plot_iterations >= 200:每200次迭代后,绘制当前路线以可视化观察算法的进展。( E' w1 f( e# ^9 m; ~8 I5 q+ O
$ V* l& z0 c- \* ?" {) K$ x' E
这段代码实现了一个模拟退火算法,用于寻找旅行推销员问题的最优路线,即以最短路径访问所有城市。通过在不断降低温度的过程中接受新解,算法试图优化路线,最终找到一个接近最优解的路线。) b, @7 Q/ J7 c) h3 n7 c6 n# N
. w3 X p4 d! C$ G' a9 ~% [- k$ [. B0 Q* e8 m: x( J- \2 [
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