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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:
$ p- r/ w1 _# _% C
" F! b d o0 }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。0 U' X" v. P5 d! j
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。0 x2 x [$ n2 c1 V6 x3 j
3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。6 k/ U7 v5 P! ~
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。
2 H+ |# k9 N) J( Y& F5.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。
. ^, x. J' V% t, f6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。
' R8 S6 E" x; ?8 I7.iterations = 1;:初始化迭代次数。
8 j/ A& l* M1 s+ @, z* ^6 F8.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。
0 i T" g* D; ~: m7 v$ \9.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。
+ O' n0 W/ M; U @* d' f10.previous_distance = totaldistance(route, dis);:计算初始路线的总距离,作为初始的最佳距离。) A, `. Z6 C6 y p6 k+ `; y
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。2 ~0 e9 z" e: W* v. K
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。
! w! x3 W2 }/ M13.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。
/ k9 }% h! q' Y14.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。
4 J T9 {: z$ c2 s15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。- ?5 _0 _/ b9 r/ @
16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。
) G$ {. N w: N! q) n17.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。
& y$ o2 Y5 m- E; g5 ]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。. {6 j8 z* P F m* V
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。+ V. O# N4 a7 e6 `& s. Z/ e
6 t/ H% v- i: `/ A: w5 x
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。% S% _( @3 A# i- p2 s* o/ ~
! T* @# u K2 T! M
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