現代計算方法專題講座(編輯修改稿)
2025-11-12 14:41 本頁面
【文章內容簡介】 法找出從一個城市出發(fā)走遍每個城市，并且不重復到達任一個城市的最短路徑。 實現該問題的程序 ? function [R_best, L_best, L_ave, Shortest_Route, Shortest_Length] =... ? ACATSP(C, NC_max, m, Alpha, Beta, Rho,Q) %%===================================================================== ? % ? % Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem ? %% ? % 主要符號說明： ? % C n個城市的坐標， n 2的矩陣 ? % NC_max 最大迭代次數 ? % m 螞蟻個數 ? % Alpha 表征信息素重要程度的參數 ? % Beta 表征啟發(fā)式因子重要程度的參數 ? % Rho 信息素蒸發(fā)系數 ? % Q 信息素增加強度系數 ? % R_best 各代最佳路線 ? % L_best 各代最佳路線的長度 ? %%================================================= ? % 第一步：參數初始化： ? n = size(C, 1)。 % n表示問題的規(guī)模（城市個數） ? D = zeros(n, n)。 % D表示完全圖的賦權鄰接矩陣 ? for i = 1: n ? for j = 1: n ? if i ~= j % 計算距離 ? D(i, j) = ( (C(i,1)C(j,1))^2 + (C(i,2)C(j,2))^2 )^。 ? else ? D(i, j) = eps。 ? end ? D(j, i) = D(i, j)。 ? end % j ? end % u ? Eta = 1 ./ D。 % Eta為啟發(fā)因子，這里設為距離的倒數 ? Tau = ones(n, n)。 % Tau為信息素矩陣 ? Tabu = zeros(m, n)。 % 存儲并記錄路徑的生成 ? R_best = zeros(NC_max, n)。 % 各代最佳路線 ? L_best = inf .* ones(NC_max, 1)。 % 各代最佳路線的長度 ? L_ave = zeros(NC_max, 1)。 % 各代路線的平均長度 ? for NC = 1: NC_max %第二步：循環(huán)變量迭代。停止條件之一：達到最大迭代次數 ? % 將 m只螞蟻放到 n個城市上 ? Randpos = []。 ? for i = 1: ( ceil(m/n) ) ? Randpos = [Randpos, randperm(n)]。 ? end ? Tabu(:, 1) = (Randpos(1, 1: m))39。 ? for j = 2: n ? for i = 1: m % 第三、四步：螞蟻標號迭代 ? ? visited = Tabu(i, 1: (j1))。 % 已訪問的城市 ? J = zeros(1, (nj+1))。 % 待訪問的城市 ?
教學課件相關推薦
鄂ICP備17016276號-1