matlab R2019a中基于麻雀搜索算法(SSA)的三维旅行商问题代码,包括子函数代码
时间: 2024-01-05 13:03:19 浏览: 99
这里提供一个基于麻雀搜索算法(SSA)的三维旅行商问题的Matlab代码,包括主函数和子函数的代码。以下是代码:
主函数:
```matlab
clc; clear; close all;
% 城市数量
n = 50;
% 随机生成城市坐标
x = 10*rand(n,1);
y = 10*rand(n,1);
z = 10*rand(n,1);
% 城市之间的距离矩阵
d = zeros(n,n);
for i = 1:n
for j = 1:n
d(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2 + (z(i)-z(j))^2);
end
end
% 随机生成麻雀种群
m = 50; % 麻雀数量
x0 = randperm(n);
for i = 1:m-1
x0 = [x0; randperm(n)];
end
% 麻雀搜索算法参数
Max_iter = 100; % 最大迭代次数
a = 0.5; % 飞行速度因子
A = zeros(1,Max_iter); % 全局最优解的历史记录
% 麻雀搜索算法主循环
for t = 1:Max_iter
% 计算麻雀适应度
f = zeros(m,1);
for i = 1:m
f(i) = Fitness(x0(i,:),d);
end
[~, best] = min(f);
A(t) = f(best); % 记录全局最优解
% 更新麻雀位置
for i = 1:m
x1 = x0(i,:);
x2 = x0(randi(m),:);
v = a*rand(1,n).*(x2-x1);
x0(i,:) = x1 + v;
end
end
% 绘制结果
figure;
plot(A);
title('收敛曲线');
xlabel('迭代次数');
ylabel('最优解');
best_path = x0(best,:);
figure;
plot3(x(best_path),y(best_path),z(best_path),'r','LineWidth',2);
hold on;
scatter3(x,y,z,'b','filled');
title(sprintf('最优路径长度: %0.4f',A(end)));
```
子函数:
```matlab
function f = Fitness(x,d)
% 计算适应度函数
n = size(x,2);
f = 0;
for i = 1:n-1
f = f + d(x(i),x(i+1));
end
f = f + d(x(n),x(1));
end
```
代码说明:
1. 首先随机生成 `n` 个城市的坐标,并计算它们之间的距离矩阵 `d`。
2. 然后随机生成 `m` 只麻雀的初始位置,每只麻雀表示一条可能的路径,每个城市恰好被访问一次。
3. 在主循环中,计算每只麻雀的适应度,即路径的长度。寻找全局最优解,并记录下来。然后更新每只麻雀的位置,即用当前位置和随机选择的另一只麻雀的位置之间的差向量,乘以一个速度因子,得到新的位置。
4. 绘制收敛曲线和最优路径。
需要注意的是,由于麻雀搜索算法是一种启发式算法,其结果可能会受到随机因素的影响,因此多次运行可以得到更好的结果。
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