MAT之SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题

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一个处女座的程序猿 发表于 2021/03/28 02:55:55 2021/03/28
【摘要】 MAT之SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题     目录 输出结果 实现代码           输出结果   实现代码 %SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4...

MAT之SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题

 

 

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输出结果

实现代码


 

 

 

 

 

输出结果

 

实现代码


  
  1. %SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu
  2. X = [16.4700 96.1000
  3. 16.4700 94.4400
  4. 20.0900 92.5400
  5. 22.3900 93.3700
  6. 25.2300 97.2400
  7. 22.0000 96.0500
  8. 20.4700 97.0200
  9. 17.2000 96.2900
  10. 16.3000 97.3800
  11. 14.0500 98.1200
  12. 16.5300 97.3800
  13. 21.5200 95.5900
  14. 19.4100 97.1300
  15. 20.0900 92.5500];
  16. D = Distance(X);
  17. N = size(D,1);
  18. T0 = 1e10;
  19. Tend = 1e-30;
  20. L = 2;
  21. q = 0.9;
  22. Time = ceil(double(solve([num2str(T0) '*(0.9)^x = ',num2str(Tend)])));
  23. count = 0;
  24. Obj = zeros(Time,1);
  25. track = zeros(Time,N);
  26. S1 = randperm(N);
  27. DrawPath(S1,X)
  28. title('利用自定义函数绘制TSP问题的初始路径(随机产生)—Jason niu')
  29. disp('初始种群中的一个随机值:')
  30. OutputPath(S1);
  31. Rlength = PathLength(D,S1);
  32. disp(['总距离:',num2str(Rlength)]);
  33. while T0 > Tend
  34. count = count + 1;
  35. temp = zeros(L,N+1);
  36. S2 = NewAnswer(S1);
  37. [S1,R] = Metropolis(S1,S2,D,T0);
  38. if count == 1 || R < Obj(count-1)
  39. Obj(count) = R;
  40. else
  41. Obj(count) = Obj(count-1);
  42. end
  43. track(count,:) = S1;
  44. T0 = q * T0;
  45. end
  46. figure
  47. plot(1:count,Obj)
  48. xlabel('迭代次数')
  49. ylabel('距离')
  50. title('SA:显示SA算法对TSP问题的优化过程(适应度函数)—Jason niu')
  51. DrawPath(track(end,:),X)
  52. title('SA:利用SA对TSP问题优化,绘制出利用SA算法优化后的最优路径图—Jason niu')
  53. %% IX. 输出最优解的路线和总距离
  54. disp('最优解:')
  55. S = track(end,:);
  56. p = OutputPath(S);
  57. disp(['总距离:',num2str(PathLength(D,S))]);

 

 

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文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net,作者:一个处女座的程序猿,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/79425612

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