模拟退火算法(matlab实现).doc

实验用例:用模拟退火算法解决如下10个城市的TSP问题,。,共编制了5个m文件,分别如下1、[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fori=1:numbernewpath(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;end2、[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;fori=1:mforj=2:nobjval(i=objval(i+fare(path(i,j-1,path(i,j;endobjval(i=objval(i+fare(path(i,n,path(i,1;end3、[fare]=distance(coord%根据各城市的距离坐标求相互之间的距离%fare为各城市的距离,coord为各城市的坐标[~,m]=size(coord;%m为城市的个数fare=zeros(m;fori=1:m%外层为行forj=i:m%内层为列fare(i,j=...(sum((coord(:,i-coord(:,j.^2^;fare(j,i=fare(i,j;%距离矩阵对称endend4、[]=myplot(path,coord,pathfar%做出路径的图形%path为要做图的路径,coord为各个城市的坐标%pathfar为路径path对应的费用len=length(path;clf;holdon;title(['近似最短路径如下,费用为',num2str(pathfar];plot(coord(1,:,coord(2,:,'ok';pause(;forii=2:lenplot(coord(1,path([ii-1,ii],coord(2,path([ii-1,ii],'-b';x=sum(coord(1,path([ii-1,ii]/2;y=sum(coord(2,path([ii-1,ii]/2;text(x,y,['(',num2str(ii-1,''];pause(;endplot(coord(1,path([1,len],coord(2,path([1,len],'-b';x=sum(coord(1,path([1,len]/2;y=sum(