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题目

已知100个目标的经度、纬度

纬度 经度 纬度 经度 纬度 经度 纬度
53.7121 46.3253 28.2753 46.3253 28.2753 30.3313 6.9348
56.5432 22.7891 23.1045 22.7891 23.1045 10.1584 12.4819
20.1050 26.4951 22.1221 26.4951 22.1221 31.4847 8.9640
26.2418 28.9836 25.9879 28.9836 25.9879 38.4722 20.1731
28.2694 36.4863 29.7284 36.4863 29.7284 0.9718 28.1477
8.9586 10.5597 15.1178 10.5597 15.1178 50.2111 10.2944
8.1519 0.1215 18.8726 0.1215 18.8726 48.2077 16.8889
31.9499 47.4134 23.7783 47.4134 23.7783 41.8671 3.5667
43.5474 30.8165 13.4595 30.8165 13.4595 27.7133 5.0706
23.9222 12.7938 15.7307 12.7938 15.7307 4.9568 8.3669
21.5051 6.2070 5.1442 6.2070 5.1442 49.2430 16.7044
17.1168 9.4402 3.9200 9.4402 3.9200 11.5812 14.5677
52.1181 24.4509 6.5634 24.4509 6.5634 26.7213 28.5667
37.5848 24.4654 3.1644 24.4654 3.1644 0.7775 6.9576
14.4703 3.1616 4.2428 3.1616 4.2428 18.5245 14.3598
58.6849 56.5089 13.7090 56.5089 13.7090 52.5211 15.7957
38.4300 8.9983 23.6440 8.9983 23.6440 50.1156 23.7816
13.7909 23.0624 8.4319 23.0624 8.4319 19.9857 5.7902
40.8801 18.6635 6.7436 18.6635 6.7436 52.8423 27.2880
39.9494 10.1121 27.2662 10.1121 27.2662 28.7812 27.6659
8.0831 53.7989 0.2199 53.7989 0.2199 33.6490 0.3980
1.3496 19.3635 17.6622 19.3635 17.6622 36.9545 23.0265
15.7320 44.0398 16.2635 44.0398 16.2635 39.7139 28.4203
6.9909 24.6543 19.6057 24.6543 19.6057 36.9980 24.3992
4.1591 23.9876 9.4030 23.9876 9.4030 41.1084 27.7149

我方有一个基地,经度和纬度为(70,40)。假设我方飞机的速度为1000km/h。我方派一架飞机从基地出发,侦察完所有目标,再返回原来的基地。在每一个目标的侦察时间不计,求该架飞机所花费的最短时间。

模拟退火算法

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clc, clear, close all
sj0=load('data12_1.txt');
x=sj0(:,[1:2:7]); x=x(:);
y=sj0(:,[2:2:8]); y=y(:);
sj=[x y]; d1=[70,40];
xy=[d1;sj;d1]; sj=xy*pi/180; %角度化成弧度
d=zeros(102); %距离矩阵d初始化
for i=1:101
for j=i+1:102
d(i,j)=6370*acos(cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*...
cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2)));
end
end
d=d+d';
path=[];long=inf; %巡航路径及长度初始化
for j=1:1000 %求较好的初始解
path0=[1,1+randperm(100),102]; temp=0;
for i=1:101
temp=temp+d(path0(i),path0(i+1));
end
if temp<long
path=path0; long=temp;
end
end
e=0.1^30;L=20000;at=0.999;T=1;
for k=1:L %退火过程
c=2+floor(100*rand(1,2)); %产生新解
c=sort(c); c1=c(1);c2=c(2);
%计算代价函数值的增量
df=d(path(c1-1),path(c2))+d(path(c1),path(c2+1))-...
d(path(c1-1),path(c1))-d(path(c2),path(c2+1));
if df<0 %接受准则
path=[path(1:c1-1),path(c2:-1:c1),path(c2+1:102)]; long=long+df;
elseif exp(-df/T)>=rand
path=[path(1:c1-1),path(c2:-1:c1),path(c2+1:102)]; long=long+df;
end
T=T*at;
if T<e
break;
end
end
path, long % 输出巡航路径及路径长度
xx=xy(path,1); yy=xy(path,2);
plot(xx,yy,'-*') %画出巡航路径
模拟退火算法画出的路线图

遗传算法

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clc,clear, close all
sj0=load('data12_1.txt');
x=sj0(:,1:2:8); x=x(:);
y=sj0(:,2:2:8); y=y(:);
sj=[x y]; d1=[70,40];
xy=[d1;sj;d1]; sj=xy*pi/180; %单位化成弧度
d=zeros(102); %距离矩阵d的初始值
for i=1:101
for j=i+1:102
d(i,j)=6370*acos(cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*...
cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2)));
end
end
d=d+d'; w=50; g=100; %w为种群的个数,g为进化的代数
for k=1:w %通过改良圈算法选取初始种群
c=randperm(100); %产生1,...,100的一个全排列
c1=[1,c+1,102]; %生成初始解
for t=1:102 %该层循环是修改圈
flag=0; %修改圈退出标志
for m=1:100
for n=m+2:101
if d(c1(m),c1(n))+d(c1(m+1),c1(n+1))<...
d(c1(m),c1(m+1))+d(c1(n),c1(n+1))
c1(m+1:n)=c1(n:-1:m+1); flag=1; %修改圈
end
end
end
if flag==0
J(k,c1)=1:102; break %记录下较好的解并退出当前层循环
end
end
end
J(:,1)=0; J=J/102; %把整数序列转换成[0,1]区间上的实数,即转换成染色体编码
for k=1:g %该层循环进行遗传算法的操作
A=J; %交配产生子代A的初始染色体
c=randperm(w); %产生下面交叉操作的染色体对
for i=1:2:w
F=2+floor(100*rand(1)); %产生交叉操作的地址
temp=A(c(i),[F:102]); %中间变量的保存值
A(c(i),[F:102])=A(c(i+1),[F:102]); %交叉操作
A(c(i+1),F:102)=temp;
end
by=[]; %为了防止下面产生空地址,这里先初始化
while ~length(by)
by=find(rand(1,w)<0.1); %产生变异操作的地址
end
B=A(by,:); %产生变异操作的初始染色体
for j=1:length(by)
bw=sort(2+floor(100*rand(1,3))); %产生变异操作的3个地址
B(j,:)=B(j,[1:bw(1)-1,bw(2)+1:bw(3),bw(1):bw(2),bw(3)+1:102]); %交换位置
end
G=[J;A;B]; %父代和子代种群合在一起
[SG,ind1]=sort(G,2); %把染色体翻译成1,...,102的序列ind1
num=size(G,1); long=zeros(1,num); %路径长度的初始值
for j=1:num
for i=1:101
long(j)=long(j)+d(ind1(j,i),ind1(j,i+1)); %计算每条路径长度
end
end
[slong,ind2]=sort(long); %对路径长度按照从小到大排序
J=G(ind2(1:w),:); %精选前w个较短的路径对应的染色体
end
path=ind1(ind2(1),:), flong=slong(1) %解的路径及路径长度
xx=xy(path,1);yy=xy(path,2);
plot(xx,yy,'-o') %画出路径
遗传算法画出的路线图

改进的遗传算法

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tic  %计时开始
clc,clear, close all
sj0=load('data12_1.txt');
x=sj0(:,1:2:8); x=x(:);
y=sj0(:,2:2:8); y=y(:);
sj=[x y]; d1=[70,40];
xy=[d1;sj;d1]; sj=xy*pi/180; %单位化成弧度
d=zeros(102); %距离矩阵d的初始值
for i=1:101
for j=i+1:102
d(i,j)=6370*acos(cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*...
cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2)));
end
end
d=d+d'; w=50; g=100; %w为种群的个数,g为进化的代数
rand('state',sum(clock)); %初始化随机数发生器
for k=1:w %通过改良圈算法选取初始种群
c=randperm(100); %产生1,...,100的一个全排列
c1=[1,c+1,102]; %生成初始解
for t=1:102 %该层循环是修改圈
flag=0; %修改圈退出标志
for m=1:100
for n=m+2:101
if d(c1(m),c1(n))+d(c1(m+1),c1(n+1))<...
d(c1(m),c1(m+1))+d(c1(n),c1(n+1))
c1(m+1:n)=c1(n:-1:m+1); flag=1; %修改圈
end
end
end
if flag==0
J(k,c1)=1:102; break %记录下较好的解并退出当前层循环
end
end
end
J(:,1)=0; J=J/102; %把整数序列转换成[0,1]区间上的实数,即转换成染色体编码
for k=1:g %该层循环进行遗传算法的操作
A=J; %交配产生子代A的初始染色体
for i=1:2:w
ch1(1)=rand; %混沌序列的初始值
for j=2:50
ch1(j)=4*ch1(j-1)*(1-ch1(j-1)); %产生混沌序列
end
ch1=2+floor(100*ch1); %产生交叉操作的地址
temp=A(i,ch1); %中间变量的保存值
A(i,ch1)=A(i+1,ch1); %交叉操作
A(i+1,ch1)=temp;
end
by=[]; %为了防止下面产生空地址,这里先初始化
while ~length(by)
by=find(rand(1,w)<0.1); %产生变异操作的地址
end
num1=length(by); B=J(by,:); %产生变异操作的初始染色体
ch2=rand; %产生混沌序列的初始值
for t=2:2*num1
ch2(t)=4*ch2(t-1)*(1-ch2(t-1)); %产生混沌序列
end
for j=1:num1
bw=sort(2+floor(100*rand(1,2))); %产生变异操作的2个地址
B(j,bw)=ch2([j,j+1]); %bw处的两个基因发生了变异
end
G=[J;A;B]; %父代和子代种群合在一起
[SG,ind1]=sort(G,2); %把染色体翻译成1,...,102的序列ind1
num2=size(G,1); long=zeros(1,num2); %路径长度的初始值
for j=1:num2
for i=1:101
long(j)=long(j)+d(ind1(j,i),ind1(j,i+1)); %计算每条路径长度
end
end
[slong,ind2]=sort(long); %对路径长度按照从小到大排序
J=G(ind2(1:w),:); %精选前w个较短的路径对应的染色体
end
path=ind1(ind2(1),:), flong=slong(1) %解的路径及路径长度
toc %计时结束
xx=xy(path,1);yy=xy(path,2);
plot(xx,yy,'-o') %画出路径
改进的遗传算法画出的路线图

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