MATLAB算法实验《模拟退火算法(MATLAB实现).pdf
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2022-05-29
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模拟火算法（MATLAB 实现）
实验用例：
用模拟退火算法解决如下 10 个城市的 TSP 问题，该问题最优解为
691.2
opt
f
。
表 1 10 个城市的坐标
城市
X 坐标
Y 坐标
城市
X 坐标
Y 坐标
1
0.6683
0.2536
6
0.2293
0.7610
2
0.6195
0.2634
7
0.5171
0.9414
3
0.4000
0.4439
8
0.8732
0.6536
4
0.2439
0.1463
9
0.6878
0.5219
5
0.1707
0.2293
10
0.8488
0.3609
编程实现
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 ) , 2 ); % 随 机 产 生 交 换 的 位 置
for i = 1 : number
newpath( i , : ) = oldpath ;
% 交 换 路 径 中 选 中 的 城 市
newpath( i , position( i , 1 ) ) = oldpath( position( i , 2 ) ) ;
newpath( i , position( i , 2 ) ) = oldpath( position( i , 1 ) ) ;
end
2、pathfare.m
function [ objval ] = pathfare( fare , path )
% 计 算 路 径 path 的 代 价 objval
% path 为 1 到 n 的 排 列 ，代 表 城 市 的 访 问 顺 序 ；
% fare 为 代 价 矩 阵 ， 且 为 方 阵 。
[ m , n ] = size( path ) ;
objval = zeros( 1 , m ) ;
for i = 1 : m
for j = 2 : n
objval( i ) = objval( i ) + fare( path( i , j - 1 ) , path( i , j ) ) ;
end
objval( i ) = objval( i ) + fare( path( i , n ) , path( i , 1 ) ) ;
end
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