模拟退火算法Matlab源程序:交换、路径费用与距离计算

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本文档提供了一个关于模拟退火算法的Matlab源代码包,包括四个关键函数:`swap.m`、`pathfare.m`、`distance.m` 和 `myplot.m`,这些函数在优化问题求解中具有重要作用。 1. **swap.m**: 这个函数实现了模拟退火中的"交换"操作。它接受一个旧路径(`oldpath`)和一个交换次数(`number`),通过随机选择路径上的两个位置(`position`),将这两点的值互换,生成一个新的路径(`newpath`)。这个过程模拟了粒子在温度下降时可能的随机移动,以跳出局部最优。 2. **pathfare.m**: 此函数计算路径的总费用(`objval`)。输入参数是费用矩阵(`fare`)和路径(`path`),它遍历路径中的每一对相邻节点,累加它们之间的费用。此外,它还考虑了路径的起点和终点,确保整个路径的总费用计算正确。 3. **distance.m**: 这个函数计算两点之间的欧氏距离,用于构建费用矩阵(`fare`)。输入是坐标矩阵(`coord`),通过计算每对不同索引之间的二维向量差的平方和的平方根,得到对应的距离值。此函数对优化问题中的全局距离评估至关重要。 4. **myplot.m**: 最后一个函数`myplot.m`用于可视化路径搜索过程。它接受路径(`path`)、坐标数据(`coord`)以及路径的总费用(`pathfar`),生成一个图形显示当前路径和其对应的总费用。`clf`用于清空当前图像,`holdon`保持当前图形以便于动态展示,`title`则显示当前的总费用。通过循环更新路径,可以看到模拟退火算法在逐步探索解空间的过程。 这些源代码共同构成了一套模拟退火的实现,适用于解决优化问题,如最短路径或组合优化问题,通过随机性和局部改进来寻找全局最优解。对于需要C语言版本的用户,可以通过理解和学习这些Matlab代码逻辑,自行进行C语言的翻译和实现。