现代优化算法实验报告4

实验四基于模拟退火算法的TSP算法

【实验类型】设计性

【实验学时】2学时

【实验内容】

1、掌握模拟退火算法的基本流程；

2、理解旅行商问题；

3、生成一组包含25个城市的城市群,利用模拟退火算法寻找一条遍历所有城市,且每个城市只访问一次的路径,且总距离最短的方法。

【实验前的预备知识】

1．熟悉matlab基础知识；

2．熟悉编程基本思想；

3．熟悉模拟退火算法基本流程；

【实验方法或步骤】

1. 生成城市群坐标并绘图

2. 设计路程长度函数tsp_len、生成新路径的函数tsp_new_path（给定的路径随机产生一个处于其邻域的新路径）、绘制最终的路径图和路径的变化过程

3. 编程实现模拟退火算法，解决25个和30个城市的TSP问题，

当初始温度为100,外循环选代次数为2000,内循环选代次数为20,降温系数为0.97时,使用mg(2)设置随机数种子，对命令窗口中的输出进行分析说明。

取不同的参数可得到不同的结果,在同一参数下,取不同的随机数种子,结果也会略有差异,但差别不会过大。设计表格，列出了不同参数运行10次的平均结果。

交回实验报告与结果分析，算法设计与代码清单

【实验结果】

TSP 问题选择的最优路径

10

101010104路径长度的变化曲线