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运行环境:Win9X/2000/XP/2003/

源码语言:简体中文

源码类型:源码程序 - 算法设计

推荐星级:

更新时间:2015-09-20 15:44:34

源码简介

clc;
clear;
close all;
%%
tic
T0=1000;   % 初始温度
Tend=1e-3;  % 终止温度
L=500;    % 各温度下的迭代次数(链长)
q=0.9;    %降温速率

%% 加载数据
load CityPosition1;
%%
D=Distanse(X);  %计算距离矩阵
N=size(D,1);    %城市的个数
%% 初始解
S1=randperm(N);  %随机产生一个初始路线

%% 画出随机解的路径图
DrawPath(S1,X)
pause(0.0001)
%% 输出随机解的路径和总距离
disp('初始种群中的一个随机值:')
OutputPath(S1);
Rlength=PathLength(D,S1);
disp(['总距离:',num2str(Rlength)]);

%% 计算迭代的次数Time
Time=ceil(double(solve(['1000*(0.9)^x=',num2str(Tend)])));
count=0;        %迭代计数
Obj=zeros(Time,1);         %目标值矩阵初始化
track=zeros(Time,N);       %每代的最优路线矩阵初始化
%% 迭代
while T0>Tend
    count=count+1;     %更新迭代次数
    temp=zeros(L,N+1);
    for k=1:L
        %% 产生新解
        S2=NewAnswer(S1);
        %% Metropolis法则判断是否接受新解
        [S1,R]=Metropolis(S1,S2,D,T0);  %Metropolis 抽样算法
        temp(k,:)=[S1 R];          %记录下一路线的及其路程
    end
    %% 记录每次迭代过程的最优路线
    [d0,index]=min(temp(:,end)); %找出当前温度下最优路线
    if count==1 || d0<Obj(count-1)
        Obj(count)=d0;           %如果当前温度下最优路程小于上一路程则记录当前路程
    else
        Obj(count)=Obj(count-1);%如果当前温度下最优路程大于上一路程则记录上一路程
    end
    track(count,:)=temp(index,1:end-1);  %记录当前温度的最优路线
    T0=q*T0;     %降温
    fprintf(1,'%d\n',count)  %输出当前迭代次数
end
%% 优化过程迭代图
figure
plot(1:count,Obj)
xlabel('迭代次数')
ylabel('距离')
title('优化过程')

%% 最优解的路径图
DrawPath(track(end,:),X)

%% 输出最优解的路线和总距离
disp('最优解:')
S=track(end,:);
p=OutputPath(S);
disp(['总距离:',num2str(PathLength(D,S))]);
disp('-------------------------------------------------------------')
toc

function len=PathLength(D,Chrom)
%% 计算各个体的路径长度
% 输入:
% D     两两城市之间的距离
% Chrom 个体的轨迹
[row,col]=size(D);
NIND=size(Chrom,1);
len=zeros(NIND,1);
for i=1:NIND
    p=[Chrom(i,:) Chrom(i,1)];
    i1=p(1:end-1);
    i2=p(2:end);
    len(i,1)=sum(D((i1-1)*col+i2));
end
function p=OutputPath(R)
%% 输出路径函数
%输入:R 路径
R=[R,R(1)];
N=length(R);
p=num2str(R(1));
for i=2:N
    p=[p,'—>',num2str(R(i))];
end
disp(p)

function S2=NewAnswer(S1)
%% 输入
% S1:当前解
%% 输出
% S2:新解
N=length(S1);
S2=S1;               
a=round(rand(1,2)*(N-1)+1); %产生两个随机位置 用来交换
W=S2(a(1));
S2(a(1))=S2(a(2));
S2(a(2))=W;         %得到一个新路线

function [S,R]=Metropolis(S1,S2,D,T)
%% 输入
% S1:  当前解
% S2:   新解
% D:    距离矩阵(两两城市的之间的距离)
% T:    当前温度
%% 输出
% S:   下一个当前解
% R:   下一个当前解的路线距离
%%
R1=PathLength(D,S1);  %计算路线长度
N=length(S1);         %得到城市的个数

R2=PathLength(D,S2);  %计算路线长度
dC=R2-R1;   %计算能力之差
if dC<0       %如果能力降低 接受新路线
    S=S2;
    R=R2;
elseif exp(-dC/T)>=rand   %以exp(-dC/T)概率接受新路线
    S=S2;
    R=R2;
else        %不接受新路线
    S=S1;
    R=R1;
end

function varargout = dsxy2figxy(varargin)
if length(varargin{1}) == 1 && ishandle(varargin{1}) ...
                            && strcmp(get(varargin{1},'type'),'axes')  
    hAx = varargin{1};
    varargin = varargin(2:end);
else
    hAx = gca;
end;
if length(varargin) == 1
    pos = varargin{1};
else
    [x,y] = deal(varargin{:});
end
axun = get(hAx,'Units');
set(hAx,'Units','normalized');
axpos = get(hAx,'Position');
axlim = axis(hAx);
axwidth = diff(axlim(1:2));
axheight = diff(axlim(3:4));
if exist('x','var')
    varargout{1} = (x - axlim(1)) * axpos(3) / axwidth + axpos(1);
    varargout{2} = (y - axlim(3)) * axpos(4) / axheight + axpos(2);
else
    pos(1) = (pos(1) - axlim(1)) / axwidth * axpos(3) + axpos(1);
    pos(2) = (pos(2) - axlim(3)) / axheight * axpos(4) + axpos(2);
    pos(3) = pos(3) * axpos(3) / axwidth;
    pos(4) = pos(4) * axpos(4 )/ axheight;
    varargout{1} = pos;
end
set(hAx,'Units',axun)
 


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