遗传,模拟退火,蚁群三个算法求解TSP的对比 - 图文(5)
Table(i,j) = target; end end
% 计算各个蚂蚁的路径距离 Length = zeros(m,1); for i = 1:m
Route = Table(i,:); for j = 1:(n - 1)
Length(i) = Length(i) + D(Route(j),Route(j + 1)); end
Length(i) = Length(i) + D(Route(n),Route(1)); end
% 计算最短路径距离及平均距离 if iter == 1
[min_Length,min_index] = min(Length); Length_best(iter) = min_Length; Length_ave(iter) = mean(Length);
Route_best(iter,:) = Table(min_index,:); else
[min_Length,min_index] = min(Length);
Length_best(iter) = min(Length_best(iter - 1),min_Length); Length_ave(iter) = mean(Length); if Length_best(iter) == min_Length
Route_best(iter,:) = Table(min_index,:); else
Route_best(iter,:) = Route_best((iter-1),:); end end
% 更新信息素
Delta_Tau = zeros(n,n); % 逐个蚂蚁计算 for i = 1:m
% 逐个城市计算 for j = 1:(n - 1)
Delta_Tau(Table(i,j),Table(i,j+1)) = Delta_Tau(Table(i,j),Table(i,j+1)) Q/Length(i); end
Delta_Tau(Table(i,n),Table(i,1)) = Delta_Tau(Table(i,n),Table(i,1)) + Q/Length(i); end
Tau = (1-rho) * Tau + Delta_Tau; % 迭代次数加1,清空路径记录表 iter = iter + 1;
Table = zeros(m,n); end
+
%% 结果显示
[Shortest_Length,index] = min(Length_best); Shortest_Route = Route_best(index,:);
disp(['最短距离:' num2str(Shortest_Length)]);
disp(['最短路径:' num2str([Shortest_Route Shortest_Route(1)])]);
%% 绘图 figure(1)
plot([citys(Shortest_Route,1);citys(Shortest_Route(1),1)],... [citys(Shortest_Route,2);citys(Shortest_Route(1),2)],'o-'); grid on
for i = 1:size(citys,1)
text(citys(i,1),citys(i,2),[' ' num2str(i)]); end
text(citys(Shortest_Route(1),1),citys(Shortest_Route(1),2),' 起点'); text(citys(Shortest_Route(end),1),citys(Shortest_Route(end),2),' 终点'); xlabel('城市位置横坐标') ylabel('城市位置纵坐标')
title(['蚁群算法优化路径(最短距离:' num2str(Shortest_Length) ')']) figure(2)
plot(1:iter_max,Length_best,'b',1:iter_max,Length_ave,'r:') legend('最短距离','平均距离') xlabel('迭代次数') ylabel('距离')
title('各代最短距离与平均距离对比')
程序运行结果(蚁群数:50,迭代数200):
各代最短距离与平均距离:
结论分析:
根据上面算法得出的结论可知:
遗传算法在本例中得出的最短距离为:15426.5219 模拟退火在本例中得出的最短距离为:1.5371e+004 蚁群算法在本例中得出的最短距离为:15601.0734
由此可见模拟退火在本例中最优,遗传算法次之。但是根据最后的结果也可以看出三个算法求解的结果相差不大。
参考文献:
[1]",张",挺.遗传算法在旅行商及网络优化问题中的研究与应用[D].太原:太原理工大学,2008
[2]????.一种改进的遗传算法及其在求解旅行商问题中的应用[J].电脑开发与应用,2008,7(22):35-36.
[3]????,倪志伟,刘慧婷.求解旅行商问题的一个改进的遗传算法[J].计算机工程与应用,2007,6(43):65-68.
[4]苗卉,杨韬.旅行商问题(TSP)的改进模拟退火算法.微计算机信息(管控一体化),2007,23(11):241
[5]吴小菁. 求解旅行商问题的模拟进化算法.福建金融管理干部学院学报,2008,(5):55-56,57.
[6]万军洲.基于模拟退火技术的旅行商问题求解算法.软件导刊,2006,(8):88,88-89.
[7]曲强,陈雪波.基于MATLAB的模拟退火算法的实现.鞍山科技大学学报,2003,26(3):197-198
[8]马良,朱刚,宁爱兵著,蚁群优化算法;2008
[9]李士勇.蚁群算法及其应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2004
[10]周康,强小利,同小军等.求解TSP算法[J].计算机工程与应用,2007,43(29):43-47.
…… 此处隐藏:671字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……相关推荐:
- [建筑文档]2018年公需课:专业技术人员创新能力与
- [建筑文档]2013年福建教师招考小学数学历年真题
- [建筑文档]高中信息技术课flash知识点总结 - 图文
- [建筑文档]电工实训 - 图文
- [建筑文档]最高院公告案例分析100篇(民商篇)
- [建筑文档]南开中学高2017级14-15学年(上)期末
- [建筑文档]五粮液集团战略分析
- [建筑文档]鲁教版(2012秋季版)九年级化学 酸碱
- [建筑文档]超星尔雅2017中国哲学概论自整理题库答
- [建筑文档]关于成为海口金盘饮料公司材料独家供货
- [建筑文档]LNG学习资料第一册 基础知识 - 图文
- [建筑文档]四年级品社下册《好大一个家》复习资料
- [建筑文档]现阶段领导权力腐败的特点及发展趋势
- [建筑文档]魏晋南北朝诗歌鉴赏—嵇康
- [建筑文档]坚持追求真爱是理智的行为 正方一辩稿
- [建筑文档]湘西州刑释解教人员帮教安置工作存在的
- [建筑文档]园林工程试题库及答案
- [建筑文档]计算机长期没有向WSUS报告状态
- [建筑文档]日语最新流行语
- [建筑文档]B62-016 景观进场交底专题会议
- 2018年中考语文课内外古诗词鉴赏专题复
- 高考试题研究心得体会
- C语言基础题及答案
- 电气控制及PLC习题及答案
- 都昌小学家长学校汇报材料
- GMAT作文模板正确使用方法
- 俄军办坦克大赛:中国99式有望与豹2A6
- 成本会计练习题
- 酒店餐饮业最流行的5S管理方法
- 2014-2015学年山东省菏泽市高二(下)
- 《黄鹤楼送孟浩然之广陵》教案、说课、
- 2013年结构化学自测题 有答案版
- 2011西安世界园艺博览会游览解说词(附
- 窗口文明单位示范单位创建活动总结
- 2018满分超星尔雅就业课后练习期末答案
- 韶山市城市总体规划-基础资料
- 苏教版第三单元知识点归纳
- 第4章 曲轴模态分析
- 加大查办案件力度的思考
- 武汉CPC导轨介绍




