模拟退火算法优化灰色

clc;
clear;
close all;
warning off;
%%
tic
T0=1000; % 初始温度
Tend=1e-3; % 终止温度
L=200; % 各温度下的迭代次数（链长）
q=0.9; %降温速率
X=[16.4700 96.1000
16.4700 94.4400
20.0900 92.5400
22.3900 93.3700
25.2300 97.2400
22.0000 96.0500
20.4700 97.0200
17.2000 96.2900
16.3000 97.3800
14.0500 98.1200
16.5300 97.3800
21.5200 95.5900
19.4100 97.1300
20.0900 92.5500];

%%
D=Distanse(X); %计算距离矩阵
N=size(D,1); %城市的个数
%% 初始解
S1=randperm(N); %随机产生一个初始路线

%% 画出随机解的路径图
DrawPath(S1,X)
pause(0.0001)
%% 输出随机解的路径和总距离
disp('初始种群中的一个随机值:')
OutputPath(S1);
Rlength=PathLength(D,S1);
disp(['总距离：',num2str(Rlength)]);

%% 计算迭代的次数Time
% Time=ceil(double(solve(['1000*(0.9)^x=',num2str(Tend)])));
syms x;
eq = 1000*(0.9)^x == num2str(Tend);
Time=ceil(double(solve(eq,x)));
count=0; %迭代计数
Obj=zeros(Time,1); %目标值矩阵初始化
track=zeros(Time,N); %每代的最优路线矩阵初始化
%% 迭代
while T0>Tend
count=count+1; %更新迭代次数
temp=zeros(L,N+1);
for k=1:L
%% 产生新解
S2=NewAnswer(S1);
%% Metropolis法则判断是否接受新解
[S1,R]=Metropolis(S1,S2,D,T0); %Metropolis 抽样算法
temp(k,:)=[S1 R]; %记录下一路线的及其路程
end
%% 记录每次迭代过程的最优路线
[d0,index]=min(temp(:,end)); %找出当前温度下最优路线
if count==1 || d0<Obj(count-1)
Obj(count)=d0; %如果当前温度下最优路程小于上一路程则记录当前路程
else
Obj(count)=Obj(count-1);%如果当前温度下最优路程大于上一路程则记录上一路程
end
track(count,:)=temp(index,1:end-1); %记录当前温度的最优路线
T0=q*T0; %降温
fprintf('经过%d代，最优路径距离为：%f\n',count,Obj(count)) %输出当前迭代次数
end
%% 优化过程迭代图
figure
plot(1:count,Obj)
xlabel('迭代次数')
ylabel('距离')
title('优化过程')

%% 最优解的路径图
DrawPath(track(end,:),X)

%% 输出最优解的路线和总距离
disp('最优解:')
S=track(end,:);
p=OutputPath(S);
disp(['总距离：',num2str(PathLength(D,S))]);
disp('-------------------------------------------------------------')
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