matlab如何模擬退火算法

發布時間：2022-01-14 10:17:06 來源：億速云閱讀：195 作者：iii 欄目：大數據

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clc;

clear;

close all;

T0=1000; % 初始溫度

Tend=1e-3; % 終止溫度

L=500; % 各溫度下的迭代次數（鏈長）

q=0.9; %降溫速率

%% 加載數據

load CityPosition1;

D=Distanse(X); %計算距離矩陣

N=size(D,1); %城市的個數

%% 初始解

S1=randperm(N); %隨機產生一個初始路線

%% 畫出隨機解的路徑圖

DrawPath(S1,X)

pause(0.0001)

%% 輸出隨機解的路徑和總距離

disp('初始種群中的一個隨機值:')

OutputPath(S1);

Rlength=PathLength(D,S1);

disp(['總距離：',num2str(Rlength)]);

%% 計算迭代的次數Time

Time=ceil(double(solve(['1000*(0.9)^x=',num2str(Tend)])));

count=0; %迭代計數

Obj=zeros(Time,1); %目標值矩陣初始化

track=zeros(Time,N); %每代的最優路線矩陣初始化

%% 迭代

while T0>Tend

count=count+1; %更新迭代次數

temp=zeros(L,N+1);

for k=1:L

%% 產生新解

S2=NewAnswer(S1);

%% Metropolis法則判斷是否接受新解

[S1,R]=Metropolis(S1,S2,D,T0); %Metropolis 抽樣算法

temp(k,:)=[S1 R]; %記錄下一路線的及其路程

end

%% 記錄每次迭代過程的最優路線

[d0,index]=min(temp(:,end)); %找出當前溫度下最優路線

if count==1 || d0<Obj(count-1)

Obj(count)=d0; %如果當前溫度下最優路程小于上一路程則記錄當前路程

else

Obj(count)=Obj(count-1);%如果當前溫度下最優路程大于上一路程則記錄上一路程

end

track(count,:)=temp(index,1:end-1); %記錄當前溫度的最優路線

T0=q*T0; %降溫

fprintf(1,'%d\n',count) %輸出當前迭代次數

end

%% 優化過程迭代圖

figure

plot(1:count,Obj)

xlabel('迭代次數')

ylabel('距離')

title('優化過程')

%% 最優解的路徑圖

DrawPath(track(end,:),X)

%% 輸出最優解的路線和總距離

disp('最優解:')

S=track(end,:);

p=OutputPath(S);

disp(['總距離：',num2str(PathLength(D,S))]);

disp('-------------------------------------------------------------')

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