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一、模拟退火算法求解TSP#xff08;city14#xff09;的python代码
二、city14的运行结果
三、 模拟退火算法求解TSP#xff08;city30#xff09;的python代码
四、city30的运行结果 一、模拟退火算法求解TSP#xff08;city14#xff09;的python代码
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一、模拟退火算法求解TSPcity14的python代码
二、city14的运行结果
三、 模拟退火算法求解TSPcity30的python代码
四、city30的运行结果 一、模拟退火算法求解TSPcity14的python代码
import random
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei]
plt.rcParams[axes.unicode_minus]False计算路径总路程的函数
def fitness(n,X,Y,X0)::param n: 城市数量:param X: n个城市的横坐标:param Y: n个城市的纵坐标:param X0: 一个解向量:return: 总路程s0for i in range(n):if i!n-1:ssnp.sqrt((X[X0[i]]-X[X0[i1]])**2(Y[X0[i]]-Y[X0[i1]])**2)else:ssnp.sqrt((X[X0[i]]-X[X0[0]])**2(Y[X0[i]]-Y[X0[0]])**2)return s定义领域搜索运算操作——交换操作
def exchange(X0,q)::param X0: 一个解向量:param q: 指定的需要交换的数的两个位置的列表列表长度为2:return: 一个领域解X1X0.copy()tempX1[q[0]]X1[q[0]]X1[q[1]]X1[q[1]]tempreturn X1定义随机产生初始解的函数
def initialX0(n)::param n: 城市数量:return: 一个初始解X0random.sample(range(n),n)return X0模拟退火算法——TSP
def SA_TSP(n,X,Y,n_TK,r,T_f)::param n: 城市数量:param X: n个城市的横坐标:param Y: n个城市的纵坐标:param n_TK: 内循环的迭代次数:param T_down: 降温变化:param T_f: 终止温度:return: 最优路径和最短距离产生一个初始解X0initialX0(n)print(初始解\n{}.format(X0))print(初始解的总路程\n{}.format(fitness(n,X,Y,X0)))初始温度T01000存储历史最优路径X_min[]X_min.append(X0)存储历史最优距离s_min[]s_min.append(fitness(n,X,Y,X0))k0while T0T_f:for i in range(n_TK):#随机产生两个位置qrandom.sample(range(n),2)#领域运算得到一个随机领域解X1exchange(X0,q)#计算初始解和随机领域解的目标函数值s1fitness(n,X,Y,X0)s2fitness(n,X,Y,X1)#更新历史最优解if s2min(s_min):s_min.append(s2)X_min.append(X1)else:s_min.append(s_min[-1])X_min.append(X_min[-1])判断是否更新解if s2s1:X0X1else:Emath.exp(-(s2-s1)/T0)Rrandom.uniform(0,1)if ER:X0X1kk1降温T0T0*r绘制优化过程plt.plot(range(k1),s_min)plt.grid()plt.title(模拟退火算法——TSP的优化过程)plt.xlabel(迭代次数)plt.ylabel(总路程)plt.show()绘制路线图#最优路径WX_min[-1]for i in range(n):if i!n-1:plt.plot([X[W[i]],X[W[i1]]],[Y[W[i]],Y[W[i1]]],cplum)else:plt.plot([X[W[i]],X[W[0]]],[Y[W[i]],Y[W[0]]],cplum)plt.scatter(X,Y,cred)plt.title(路线图)plt.xlabel(x)plt.ylabel(y)plt.show()return X_min[-1],s_min[-1]主函数
if __name____main__:城市的数量n14定义14个城市的坐标city_x[16.47,16.47,20.09,22.39,25.23,22.00,20.47,17.20,16.30,14.05,16.53,21.52,19.41,20.09]city_y[96.10,94.44,92.54,93.37,97.24,96.05,97.02,96.29,97.38,98.12,97.38,95.59,97.13,92.55]内循环的迭代次数n_Tk200降温变化r0.9终止温度T_f0.001模拟退火算法求解TSPXmin,sminSA_TSP(n,city_x,city_y,n_Tk,r,T_f)print(最优路径\n{}.format(Xmin))print(最短距离\n{}.format(smin))
二、city14的运行结果 三、 模拟退火算法求解TSPcity30的python代码
import random
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei]
plt.rcParams[axes.unicode_minus]False计算路径总路程的函数
def fitness(n,X,Y,X0)::param n: 城市数量:param X: n个城市的横坐标:param Y: n个城市的纵坐标:param X0: 一个解向量:return: 总路程s0for i in range(n):if i!n-1:ssnp.sqrt((X[X0[i]]-X[X0[i1]])**2(Y[X0[i]]-Y[X0[i1]])**2)else:ssnp.sqrt((X[X0[i]]-X[X0[0]])**2(Y[X0[i]]-Y[X0[0]])**2)return s定义领域搜索运算操作——交换操作
def exchange(X0,q)::param X0: 一个解向量:param q: 指定的需要交换的数的两个位置的列表列表长度为2:return: 一个领域解X1X0.copy()tempX1[q[0]]X1[q[0]]X1[q[1]]X1[q[1]]tempreturn X1定义随机产生初始解的函数
def initialX0(n)::param n: 城市数量:return: 一个初始解X0random.sample(range(n),n)return X0模拟退火算法——TSP
def SA_TSP(n,X,Y,n_TK,r,T_f)::param n: 城市数量:param X: n个城市的横坐标:param Y: n个城市的纵坐标:param n_TK: 内循环的迭代次数:param T_down: 降温变化:param T_f: 终止温度:return: 最优路径和最短距离产生一个初始解X0initialX0(n)print(初始解\n{}.format(X0))print(初始解的总路程\n{}.format(fitness(n,X,Y,X0)))初始温度T02000存储历史最优路径X_min[]X_min.append(X0)存储历史最优距离s_min[]s_min.append(fitness(n,X,Y,X0))k0while T0T_f:for i in range(n_TK):#随机产生两个位置qrandom.sample(range(n),2)#领域运算得到一个随机领域解X1exchange(X0,q)#计算初始解和随机领域解的目标函数值s1fitness(n,X,Y,X0)s2fitness(n,X,Y,X1)#更新历史最优解if s2min(s_min):s_min.append(s2)X_min.append(X1)else:s_min.append(s_min[-1])X_min.append(X_min[-1])判断是否更新解if s2s1:X0X1else:Emath.exp(-(s2-s1)/T0)Rrandom.uniform(0,1)if ER:X0X1kk1降温T0T0*r绘制优化过程plt.plot(range(k1),s_min)plt.grid()plt.title(模拟退火算法——TSP的优化过程)plt.xlabel(迭代次数)plt.ylabel(总路程)plt.show()绘制路线图#最优路径WX_min[-1]for i in range(n):if i!n-1:plt.plot([X[W[i]],X[W[i1]]],[Y[W[i]],Y[W[i1]]],cplum)else:plt.plot([X[W[i]],X[W[0]]],[Y[W[i]],Y[W[0]]],cplum)plt.scatter(X,Y,cred)plt.title(路线图)plt.xlabel(x)plt.ylabel(y)plt.show()return X_min[-1],s_min[-1]主函数
if __name____main__:城市的数量n30定义30个城市的坐标city_x[41, 37, 54, 25, 7, 2, 68, 71, 54, 83, 64, 18, 22, 83, 91, 25, 24, 58, 71, 74, 87,18, 13, 82, 62, 58, 45,41,44, 4]city_y[94, 84, 67, 62, 64, 99, 58, 44, 62, 69, 60, 54, 60, 46, 38, 38, 42, 69, 71, 78, 76,40, 40, 7, 32, 35, 21,26,35, 50]内循环的迭代次数n_Tk300降温变化r0.9终止温度T_f0.001模拟退火算法求解TSPXmin,sminSA_TSP(n,city_x,city_y,n_Tk,r,T_f)print(最优路径\n{}.format(Xmin))print(最短距离\n{}.format(smin))
四、city30的运行结果
