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标题: 模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm)来解决旅行商问题 [打印本页]

作者: 2744557306    时间: 2023-10-17 16:18
标题: 模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm)来解决旅行商问题
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:
# ~4 k3 E3 E9 u
0 u0 k3 D/ Q6 Q4 U1.程序参数设置:
/ R  L1 H5 s6 l5 x: E) F2.Coord:城市的坐标矩阵。
  B7 Y# x5 D3 U' u  c$ A, l, [3.t0:初始温度。7 K$ \5 [. r7 Q+ h. D
4.iLk:内循环最大迭代次数。3 o& g+ \5 |' K2 I  h* ^/ N
5.oLk:外循环最大迭代次数。4 t% Y: `, |2 m' s5 l! x
6.lam:温度衰减率。3 c% i. f1 N+ ^7 m  T
7.istd:若内循环函数值方差小于istd则停止。
8 w" W7 u" S1 v: K8.ostd:若外循环函数值方差小于ostd则停止。
; |, n- H1 \6 V9 Q% ^5 T; R9.ilen:内循环保存的目标函数值个数。
& Z& h& z# q4 d: r10.olen:外循环保存的目标函数值个数。  Y3 ~  K1 `3 I
11.程序主体:
, R" q, h0 n/ q5 r" _! D; }4 |12.m:城市的个数。* d# w% [- h1 ~. d& p% ?1 K( I
13.fare:城市间路径费用矩阵。
9 b7 i. i& A% b/ l14.path:初始路径。5 F4 T! C1 ?+ Y3 M% D* h
15.pathfar:初始路径的费用。
0 v) O0 V( r7 a16.ores:外循环保存的目标函数值。
7 Q; o9 s  X$ d4 P17.e0:能量的初始值。
, B' B) y# ~" S/ |18.t:当前温度。1 M. D, {5 \+ A8 t! k1 E$ H7 Y
19.外循环(模拟退火过程):1 r* ~) J. D5 t
20.外循环迭代次数由oLk确定。$ G; N& o, z  \# h( g
21.内循环(模拟热平衡过程):) ~$ T3 @+ t6 ~; }* u" `; n
22.内循环迭代次数由iLk确定。
% B$ N* I9 J. h2 ^: [( J) D2 j% s23.通过swap函数产生新状态。9 U" Y' q% D" t, k( s" O
24.计算新状态的能量。
' ]/ ?4 o6 J) N: p6 s6 }! \25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。1 ?9 a3 w( @! s+ }! }" ^
26.判断内循环是否终止,连续ilen个状态能量波动小于istd。2 C: J, X. b! r' V5 w
27.判断外循环是否终止,连续olen个状态能量波动小于ostd。$ E) A8 R) e- P7 z1 i
28.衰减温度。
+ J6 j- R% F7 A; Y29.结果输出:: Y( r+ m0 O3 C* ?; D# x( g$ Z
30.输出近似最优路径和费用。8 z2 x! x: ~  x* T2 z! b$ R
31.调用myplot函数绘制路径图。
# R; Z6 \% ~( ~8 Q# T2 A0 ?5 b4 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。, v; a9 S& P( O; B& T
& o/ g5 p, B- y8 b- P
8 ^- `7 f. ?5 n

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