用MATLAB实现模拟退火算法时,共编制了5个m文件,分别如下 1.swap.m function [newpath,position]=swap(oldpath,number) %对oldpath进行互换操作 % number为产生的新路径的个数 % position为对应newpath互换的位置 m=length(oldpath);%城市的个数 newpath=zeros(number,m); position=sort(randi(m,number,2),...
模拟退火算法(SA)是较为常见的现代优化算法之一,常用于旅行商(TSP)问题中。数学建模里学生们常常使用该算法,甚至是为了使用这个算法而使用这个算法,让评委老师们审美疲劳。评委老师明确表明使用所谓"神算法"(神经网络,模拟退火,遗传算法等等)而过于牵强者拿不了高分(见:http://special.univs.cn/service/jianmo/sxjm...
我们依次给基地编号为1,敌方目标依次编号为2,3,…,101,最后我方基地再重复编号为 102(这样便于程序中计算)。距离矩阵 D = ( d i j ) 102 × 102 D=(d_{ij})_{102\times102} D=(dij)102×102,其中 d i j d_{ij} dij 表示表示 i , j i,j i,j 两点的距离, i , j = 1 , 2 , … ...
而模拟退火算法是一种元启发式算法,可以应用于求解组合优化问题,是解决TSP问题的有效算法之一。 该优化方案基于模拟退火算法,通过一些随机性和概率性的方法,模拟系统在低温下各态搜索的过程。算法的基本思路是从一个初始状态开始,随机产生一些新状态进行搜索,能够优化目标函数的状态将以一定概率接受,不能改善目标函数的状...
Matlab模拟退火算法解决TSP问题 问题描述 已知敌方100 个目标的经度、纬度如表1 所示。 在地图上显示如下: 我方有一个基地,经度和纬度为(70,40)。假设我方飞机的速度为1000 公里/小时。我方派一架飞机从基地出发,侦察完敌方所有目标,再返回原来的基地。在敌方每一目标点的侦察时间不计,求该架飞机所花费的时间(...