给一个用模拟退火算法写的例子并给出详细的备注解释代码
时间: 2023-06-19 09:08:30 浏览: 63
以下是一个使用模拟退火算法求解TSP(旅行商问题)的例子,附有详细的代码注释:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 旅行商问题(TSP)的模拟退火算法求解
# 假设有5个城市,求解它们之间的最短路径
# 城市坐标
cities = np.array([
[60, 200],
[180, 200],
[80, 180],
[140, 180],
[20, 160],
])
# 计算任意两个城市之间的距离
def distance(city1, city2):
return np.sqrt(np.sum((city1 - city2) ** 2))
# 计算当前解的总距离
def total_distance(order):
distance_sum = 0
for i in range(len(order)):
distance_sum += distance(cities[order[i]], cities[order[(i+1)%len(order)]])
return distance_sum
# 初始解(城市访问顺序)
init_order = [0, 1, 2, 3, 4]
# 初始温度
init_temp = 100
# 结束温度
end_temp = 1e-7
# 降温速度
alpha = 0.99
# 迭代次数
iter_num = 10000
# 当前温度
temp = init_temp
# 当前解
current_order = init_order
# 当前解的总距离
current_distance = total_distance(current_order)
# 最优解
best_order = current_order
# 最优解的总距离
best_distance = current_distance
# 迭代求解
for i in range(iter_num):
# 随机生成新解
new_order = current_order.copy()
# 交换两个城市的访问顺序
index1 = np.random.randint(len(cities))
index2 = np.random.randint(len(cities))
new_order[index1], new_order[index2] = new_order[index2], new_order[index1]
# 计算新解的总距离
new_distance = total_distance(new_order)
# 接受新解作为当前解的概率
p = np.exp((current_distance - new_distance) / temp)
# 更新当前解
if np.random.random() < p:
current_order = new_order
current_distance = new_distance
# 更新最优解
if current_distance < best_distance:
best_order = current_order
best_distance = current_distance
# 降温
temp *= alpha
# 当温度降至结束温度时,停止迭代
if temp < end_temp:
break
# 绘制最优解
plt.figure()
plt.scatter(cities[:, 0], cities[:, 1])
for i in range(len(best_order)):
plt.plot([cities[best_order[i], 0], cities[best_order[(i+1)%len(best_order)], 0]],
[cities[best_order[i], 1], cities[best_order[(i+1)%len(best_order)], 1]],
'r-', linewidth=1)
plt.show()
```
代码注释如下:
- 第1行:导入NumPy库
- 第2行:导入Matplotlib库
- 第5-9行:定义5个城市的坐标
- 第12-16行:定义计算任意两个城市之间距离的函数
- 第19-23行:定义计算当前解的总距离的函数
- 第26行:定义初始解(城市访问顺序)
- 第29行:定义初始温度
- 第32行:定义结束温度
- 第35行:定义降温速度
- 第38行:定义迭代次数
- 第41行:初始化当前温度
- 第44行:初始化当前解
- 第47行:计算初始解的总距离
- 第50-52行:初始化最优解和最优解的总距离为当前解和当前解的总距离
- 第55-85行:迭代求解
- 第57-59行:随机生成新解
- 第62-64行:计算新解的总距离
- 第67-69行:接受新解作为当前解的概率
- 第72-75行:更新当前解
- 第78-81行:更新最优解
- 第84行:降温
- 第87-89行:当温度降至结束温度时,停止迭代
- 第92-100行:绘制最优解
- 第94行:绘制城市坐标
- 第95-97行:绘制连接城市的线段