matlab|【路径规划】基于matlab模拟退火算法之求解火灾巡逻最短路径【含Matlab源码 252期】 matlab|路径规划

一、简介 1 模拟退火算法的应用背景
模拟退火算法提出于1982年。Kirkpatrick等人首先意识到固体退火过程与优化问题之间存在着类似性；Metropolis等人对固体在恒定温度下达到热平衡过程的模拟也给他们以启迪。通过把Metropolis 算法引入到优化过程中，最终得到一种对 Metropolis 算法进行迭代的优化算法，这种算法类似固体退火过程，称之为“模拟退火算法”。
模拟退火算法是一种适合求解大规模组合优化问题的随机搜索算法。目前，模拟退火算法在求解 TSP，VLSI 电路设计等组合优化问题上取得了令人满意的结果。将模拟退火算法同其它的计算智能方法相结合，应用到各类复杂系统的建模和优化问题中也得到了越来越多的重视，已经逐渐成为一种重要的发展方向。
2 模拟退火算法介绍

文章图片

文章图片

文章图片

文章图片

3 模拟退火算法的参数
模拟退火是一种优化算法，它本身是不能独立存在的，需要有一个应用场合，其中温度就是模拟退火需要优化的参数，如果它应用到了聚类分析中，那么就是说聚类分析中有某个或者某几个参数需要优化，而这个参数，或者参数集就是温度所代表的。它可以是某项指标，某项关联度，某个距离等等。
二、源代码

clear; % 程序参数设定 Coord = ... % 城市的坐标 Coordinates [ 5.2 16.4 28.4 40.4 74.7 86.7 5.2 16.4 28.4 40.4 55.6 66.7 74.7 86.7 100.5; ... 10.2 10.2 10.2 10.2 10.2 10.2 0 0 0 0 -11 0 0 -2.5 -2.5 ] ; t0 = 1 ; % 初温 t0 iLk = 20 ; % 内循环最大迭代次数 iLk oLk = 50 ; % 外循环最大迭代次数 oLk lam = 0.95 ; % λ lambda istd = 0.001 ; % 若内循环函数值方差小于 istd 则停止 ostd = 0.001 ; % 若外循环函数值方差小于 ostd 则停止 ilen = 5 ; % 内循环保存的目标函数值个数 olen = 5 ; % 外循环保存的目标函数值个数 % 程序主体 p=inf; for i=1:1:500 m = length( Coord ) ; % 城市的个数 m fare = distance( Coord ) ; % 路径费用 fare path = 1 : m ; % 初始路径 path pathfar = pathfare( fare , path ) ; % 路径费用 path fare ores = zeros( 1 , olen ) ; % 外循环保存的目标函数值 e0 = pathfar ; % 能量初值 e0 t = t0 ; % 温度 t for out = 1 : oLk % 外循环模拟退火过程 ires = zeros( 1 , ilen ) ; % 内循环保存的目标函数值 for in = 1 : iLk % 内循环模拟热平衡过程 [ newpath , v ] = swap( path , 1 ) ; % 产生新状态 e1 = pathfare( fare , newpath ) ; % 新状态能量 % Metropolis 抽样稳定准则 r = min( 1 , exp( - ( e1 - e0 ) / t ) ) ; if rand < r path = newpath ; % 更新最佳状态 e0 = e1 ; end ires = [ ires( 2 : end ) e0 ] ; % 保存新状态能量 % 内循环终止准则：连续 ilen 个状态能量波动小于 istd if std( ires , 1 ) < istd break ; end

三、运行结果

文章图片

四、备注 【matlab|【路径规划】基于matlab模拟退火算法之求解火灾巡逻最短路径【含Matlab源码 252期】】完整代码或者代写添加QQ1564658423
往期回顾>>>>>>
【预测模型】基于matlab粒子群的lssvm预测【含Matlab源码 103期】
【lSSVM预测】基于matlab鲸鱼优化算法之lSSVM数据预测【含Matlab源码 104期】
【lstm预测】基于matlab鲸鱼优化算法之改进的lstm预测【含Matlab源码 105期】
【SVM预测】基于matlab蝙蝠算法改进的SVM预测（一）【含Matlab源码 106期】
【SVM预测】基于matlab灰狼算法优化svm支持向量机预测【含Matlab源码 107期】
【预测模型】基于matlab BP神经网络的预测【含Matlab源码 108期】
【lssvm预测模型】基于蝙蝠算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测【Matlab 109期】
【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测【Matlab 110期】
【SVM预测】基于matlab蝙蝠算法之改进的SVM预测（二）【含Matlab源码 141期】
【lssvm预测】基于matlab飞蛾扑火算法之改进的最小二乘支持向量机lssvm预测【含Matlab源码 142期】
【ANN预测模型】基于matlab差分算法改进ANN网络预测【含Matlab源码 151期】
【预测模型】基于matlab RBF神经网络预测模型【含Matlab源码 177期】
【预测模型】基于matlab SVM回归预测算法来预测股票趋势【含Matlab源码 180期】
【预测模型】基于matlab BP神经网络之模型优化预测【含Matlab源码 221期】
【预测模型】基于matlab RLS算法的数据预测【含Matlab源码 222期】
【预测模型】基于matlab碳排放约束下的煤炭消费量优化预测【含Matlab源码 223期】
【路径规划】基于matlab A星和改进A星的路径规划【含Matlab源码 225期】
【TSP】基于matlab 改进的禁忌搜索算法之求解旅行商问题【含Matlab源码 241期】
【TSP】基于matlab 改进的蚁群算法之求解旅行商问题【含Matlab源码 242期】