matlab实现:C是空间城市三维坐标,D是距离矩阵,用模拟退火算法解决TSP问题,要求迭代绘制每一次的最优路径,注意坐标是三维的
时间: 2024-04-03 15:33:23 浏览: 50
分别通过蚁群算法和模拟退火算法实现城市TSP问题优化的matlab仿真,包含仿真操作录像,代码注释
好的,我可以为您提供一个基本的Matlab代码框架,用模拟退火算法解决TSP问题,并绘制每次迭代的最优路径。以下是代码:
```matlab
% 城市坐标
C = [x1, y1, z1;
x2, y2, z2;
...
xn, yn, zn];
% 距离矩阵
D = pdist(C);
% 初始解
x0 = 1:n;
x = x0;
best_x = x0;
% 初始温度、温度下降率、迭代次数
T0 = ;
alpha = ;
N = ;
% 绘制初始路径
figure('Name', 'TSP Path');
plot3(C(:,1), C(:,2), C(:,3), 'ro');
hold on;
plot3(C([x0, x0(1)], 1), C([x0, x0(1)], 2), C([x0, x0(1)], 3), 'b-');
hold off;
axis equal;
% 模拟退火迭代
for k = 1:N
% 产生新解
x_new = ;
% 计算新解的目标函数值
f_new = ;
% 计算目标函数差
delta_f = f_new - f(x);
% 判断是否接受新解
if delta_f < 0 || exp(-delta_f/T(k)) > rand()
x = x_new;
end
% 更新最优解
if f(x) < f(best_x)
best_x = x;
end
% 绘制当前最优路径
plot3(C([best_x, best_x(1)], 1), C([best_x, best_x(1)], 2), C([best_x, best_x(1)], 3), 'r-');
drawnow;
% 降温
T(k+1) = alpha*T(k);
end
% 绘制最终最优路径
plot3(C([best_x, best_x(1)], 1), C([best_x, best_x(1)], 2), C([best_x, best_x(1)], 3), 'g-');
```
需要自己实现的部分包括:
1. 产生新解的方法,可以使用交换、颠倒等方式
2. 目标函数的计算,即计算一条路径的总距离
3. 初始温度、温度下降率、迭代次数的设置,可以根据实际问题进行调整
希望这个代码框架能够对您有所帮助。
阅读全文