首页 > 编程语言 >不闭合三维TSP:蛇优化算法SO求解不闭合三维TSP(起点固定,终点不定,可以更改数据集),MATLAB代码

不闭合三维TSP:蛇优化算法SO求解不闭合三维TSP(起点固定,终点不定,可以更改数据集),MATLAB代码

时间:2024-05-23 21:26:52浏览次数:52  
标签:旅行 idx Kd 城市 三维 闭合 算法 TSP

一、旅行商问题

旅行商问题(Traveling salesman problem, TSP)是一个经典的组合优化问题,它可以描述为一个商品推销员去若干城市推销商品,要求遍历所有城市后回到出发地,目的是选择一个最短的路线。当城市数目较少时,可以使用穷举法求解。而随着城市数增多,求解空间比较复杂,无法使用穷举法求解,因此需要使用优化算法来解决TSP问题。
一般地,TSP问题可描述为:一个旅行商需要拜访n个城市,城市之间的距离是已知的,若旅行商对每个城市必须拜访且只拜访一次,求旅行商从某个城市出发并最终回到起点的一条最短路径。
记n个城市序号构成集合为N={1,2,…,n},旅行商拜访完n个城市所经过的回路记为:
P = { p 1 → p 2 → ⋯ → p n → p 1 } P=\left\{p_{1} \rightarrow p_{2} \rightarrow \cdots \rightarrow p_{n} \rightarrow p_{1}\right\} P={p1​→p2​→⋯→pn​→p1​}
其中, p i ∈ N , p i ≠ p j ( i ≠ j ) , i = 1 , 2 , ⋯   , n p_{i} \in N, p_{i} \neq p_{j}(i \neq j), i=1,2, \cdots, n pi​∈N,pi​=pj​(i=j),i=1,2,⋯,n
若城市之间的距离矩阵为 D = ∣ d i j ∣ n × n D=\left|d_{i j}\right|_{n \times n} D=∣dij​∣n×n​,则TSP问题的数学模型可表示为:
min ⁡ f ( P ) = ∑ i = 1 n − 1 d p i , p i + 1 + d p n , p 1 \min f(P)=\sum_{i=1}^{n-1} d_{p_{i}, p_{i+1}}+d_{p_{n}, p_{1}} minf(P)=i=1∑n−1​dpi​,pi+1​​+dpn​,p1​​
其中, f ( P ) f(P) f(P)表示旅行商行走路线的总路径长度。
旅行商从城市1出发,终点城市依据算法而定

二、部分代码

close all
clear
clc
global data
load(‘data.txt’)%导入TSP数据集
Dim=size(data,1)-1;%维度
lb=-100;%下界
ub=100;%上界
fobj=@Fun;%计算总距离
SearchAgents_no=100; % 种群大小(可以修改)
Max_iteration=2000; % 最大迭代次数(可以修改)
%% 画最终的结果 Kd是最终的城市序列
[~,idx]=sort(bestX);
idx=idx+1;
Kd(1)=1;
Kd(2:length(idx)+1)=idx;
%% 画收敛曲线图
figure
plot(curve,‘g-’,‘linewidth’,2)
xlabel(‘迭代次数’)
ylabel(‘总距离’)
legend(‘GO’)
%% 显示结果
fprintf(‘算法得到的路径:%d’,Kd(1))
for i=2:length(Kd)
fprintf(’ > %d’,Kd(i));
end
fprintf(‘\n’);
display([‘算法求解的总路径总长:’ num2str(curve(end))]);
%% 保存数据
dlmwrite(‘Kd.txt’,Kd,‘delimiter’, ‘\n’)%保留最终的城市序列
dlmwrite(‘curve.txt’,curve,‘delimiter’, ‘\n’)%保留算法求解的收敛曲线

三、部分结果

算法得到的路径:1 > 13 > 4 > 18 > 14 > 17 > 22 > 11 > 15 > 19 > 25 > 7 > 16 > 24 > 27 > 23 > 8 > 28 > 12 > 9 > 5 > 29 > 3 > 26 > 6 > 21 > 2 > 20 > 10

算法求解的总路径总长:10653.3976

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

四、完整MATLAB代码

标签:旅行,idx,Kd,城市,三维,闭合,算法,TSP
From: https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/139158041

相关文章

  • 三维坐标转2维坐标
    最近在帮朋友调代码,他们想出份报告,需要把三维的坐标系以一定的角度画到纸面上。公式:x= x'Cosα+z'Cosβ   y=y'- z'Sinβ+ x'Cosα以下是公式推导过程1.先画平面直角坐标系(xy坐标系)和空间直角坐标系(xyz坐标系,本文用x',y',z'表示),x轴和x'轴之间的夹角为α,x轴......
  • 【HFSS】看多个频点的三维方向图
    1.扫频设置扫频种类为Discrete,记得要保存场,SaveFields2.查看结果solution选择Sweep1,就是刚才新建的扫频设置即可在选项卡Families里面可以选择要查看的频点......
  • 三维工厂仿真软件-离散物流机器人编程与PLC
    在智能制造的发展进程中,3D仿真技术已经成为推动产业升级、优化生产流程的关键工具。其中,VisualComponents软件以其优异的表现和广泛应用,成为了倍受诸多制造型企业青睐的三维工厂仿真与物流规划解决方案。本文为您揭示其如何在离散物流仿真,机器人编程以及PLC调试等领域发挥关键作......
  • 倾斜摄影三维模型OSGB格式轻量化技术浅析
    倾斜摄影三维模型OSGB格式轻量化技术浅析 倾斜摄影三维模型以其高精度和真实感受在城市规划、建筑设计和虚拟漫游等领域发挥着重要作用。然而,由于其庞大的数据量和复杂的几何结构,给数据存储、传输和可视化带来了挑战。为了解决这个问题,倾斜摄影三维模型的OSGB格式轻量化技......
  • LTSPICE Tips
    快捷键:   ①瞬态分析:看电压、电流、功率,类似示波器     ②交流分析:看频响增益损耗-3dB带宽 ACanalysis里的扫频参数:list:确定某一频点进行分析linear:线性的每个扫描频点的坐标点间距相等octave八倍频、decade十倍频:倍频是频程的意思,即下一个坐标点......
  • 如何实现城市三维模型CIM 轻量化
    如何实现城市三维模型CIM轻量化 城市三维模型CIM(CityInformationModeling)在城市规划、管理和可视化方面发挥着重要的作用。然而,大规模的城市模型往往具有复杂的几何结构和庞大的数据量,给数据存储、计算和可视化带来了挑战。为了解决这个问题,实现城市三维模型CIM的轻量化成......
  • 【源码】蚁群算法TSP问题可视化
    ACO.Visualization项目本项目演示蚁群算法求解旅行商问题的可视化过程,包括路径上的信息素浓度、蚁群的运动过程等。项目相关的代码:https://github.com/anycad/ACO.Visualization注:本项目基于.NET8开发,需要安装VS2022最新版本。运行效果:https://www.bilibili.com/video/BV1Bf42......
  • 玩转创想三维 K1 系列主板之二:编译 MCU 固件,恢复裁剪组件
    前言原创文章,转载引用请务必注明链接,水平有限,如有疏漏,欢迎交流指正。文章如有更新请访问DFRobot社区及cnblogs博客园,前者内容较全,后者排版及阅读体验更佳。本文是摸索创想三维K1系列软硬件系统的一些内容分享。最近创想三维的工作人员联系了我,希望接下来能加快网卡直连......
  • 城市三维模型CIM轻量化技术浅析
    城市三维模型CIM轻量化技术浅析 城市三维模型CIM(CityInformationModeling)是在数字化时代中,为城市规划、管理和可视化提供重要支持的关键工具。然而,大规模的城市模型往往具有复杂的几何结构和庞大的数据量,给数据存储、计算和可视化带来了挑战。为了解决这个问题,CIM的轻量......
  • 城市三维模型CIM轻量化的应用分析
    城市三维模型CIM轻量化的应用分析 城市三维模型CIM(CityInformationModeling)在城市规划、管理和可视化方面具有重要的应用价值。然而,由于大规模城市模型的复杂性和庞大的数据量,对于实时应用和高效性能的要求越来越高。为了解决这一挑战,CIM的轻量化技术应运而生,以提高模型的性......