采用模拟退火算法求解TSP问题#x…

是要求从一个城市出发依次访问研究区所有的城市并且只访问一次不能走回头路最后回到起点求一个使得总的周游路径最短的城市访问顺序。

采用模拟退火算法求解TSP问题很自然的想到退火的目标函数优化函数应该就是总的周游距离。

那么在算法中如何体现呢那就是把城市的坐标放在一个n×2的矩阵中矩阵中存放城市的顺序就是依次周游城市的路径所以在求解过程中会不断的产生新的更优解周游顺序在算法中体现就是城市坐标的存放顺序有了这个关键的思路就很好解决了。

二、Matlab代码

计算每次迭代后的总距离第一次就是初始时按照坐标的顺序计算的距离

Dist(count)

rand函数产生一个01之间均匀分布的实数包含0但不包含1p2

floor(1

新路线的评估函数更小记住模拟退火算法相当于是一个求函数极小值的算法city

temp_city;

记住这个概率的公式指数部分一定是要个负数概率的值不可能超过1city

temp_city;endendend%

n-1plot([city(i).x,city(i1).x],[city(i).y,city(i1).y],bo-);hold

on;endplot([city(n).x,city(1).x],[city(n).y,city(1).y],ro-);title([优化最短距离,

offpause(0.005);

大家可以试一试更多的城市当有很多城市的坐标相差不大时在最后的搜索结果中会出现一个非常奇怪的问题就是在周游图中有些城市消失了检查存放城市的city结构体是存放着这些坐标的这里如果有知道的朋友还请多多批评指教我将及时改正。