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2020年全国数学建模大赛B题源代码以及模型的建立 (2)

@[TOC] 2020年全国数学建模大赛B题源代码以及模型的建立 (2)

思路:

**步骤1:**给出栅格地图的地形矩阵;初始化信息素矩阵 Tau(记录每个栅格至其他栅格的信息素量),最大迭代次数K,人员个数M,表征信息素重要程度的参数 、表征启发式信息重要程度的参数 ,信息素蒸发系数 ,信息素增加强度系数Q及启发式信息矩阵 **步骤2:**构建启发式信息矩阵。计算每个栅格至目标点的距离,启发式信息素取为至目标点距离的倒数,距离越短,启发式因子越大,障碍物处的启发式信息为0。建立矩阵D,用以存储每个栅格点至各自相邻无障碍栅格点的代价值。 **步骤3:**对于每一个人,初始化人行走的路径及路径长度,将禁忌列表全部初始化为1;人从起始点出发开始搜索路径,找出当前栅格点的所有无障碍相邻栅格点(即矩阵D中相应元素不为0的栅格点),再根据禁忌列表筛选出当前可选择的栅格点。 **步骤4:**如果起始点是目标点,且可选栅格点个数大于等于1,则根据式(3)计算人从当前栅格点转移到各相邻栅格点的概率, 并根据轮盘赌的方法选择下一个栅格点。 **步骤5:**更新人步行的路径、路径长度、矩阵D及禁忌列表。 **步骤6:**重复步骤4和5直到起始点为目标点或可选栅格点小于1,本次迭代中当前人寻路完毕,记录该人的行走路线。 **步骤7:**如果该人最后一步是目标点,则计算路径长度并与当前已知的最短路径长度作比较,若本次路径长度小于当前已知的最短路径长度,则更新当前最短路径长度及最短路径;如果该人最后一步不是目标的,则只将路径长度记为0。 **步骤8:**重复步骤3至步骤7直到M个人完成一轮路径搜索,按照式(4)更新信息素。

附带部分代码,有问题请联系博主。

下面展示一些 部分代码

% -------------------------------------------------------------------------% 2020B-穿越沙漠% 问题一:% 假设只有一名玩家,在整个游戏时段内每天天气状况事先全部已知,% 试给出一般情况下玩家的最优策略。求解附件中的“第一关”和“第二关”,% 并将相应结果分别填入Result.xlsx% -------------------------------------------------------------------------%% 初始化参数clear all;close all;clc;maxWeight= 1200 ; %负重上限1200千克initialFunding = 10000; %初始资金10000元deadline =30 ;% 截止日期 第30天baseIncome = 1000;% 基础收益 1000元waterWeight= 3; % 水每箱质量waterPrice = 5; % 水基准价格waterWeather = [5,8,10];%基础消耗量(箱) 晴朗 高温 沙暴foodWeight = 3; % 水每箱质量foodPrice= 5; % 水基准价格foodWeather= [5,8,10];% 基础消耗量(箱) 晴朗高温 沙暴mine = 12;% 矿山village= 15;% 村庄startPoint = 1; % 起点endPoint = 27;% 终点weather = ['高温 高温 晴朗 沙暴 晴朗 高温 沙暴 晴朗 高温 高温',...'沙暴高温 晴朗 高温 高温 高温 沙暴 沙暴 高温 高温',...'晴朗晴朗 高温 晴朗 沙暴 高温 晴朗 晴朗 高温 高温'];% 晴朗 高温 沙暴 分别用1 2 3 代替weather(strfind(weather,'晴')) = '1';weather(strfind(weather,'朗')) = ' ';weather(strfind(weather,'高')) = '2';weather(strfind(weather,'温')) = ' ';weather(strfind(weather,'沙')) = '3';weather(strfind(weather,'暴')) = ' ';weather = str2num(weather);mapNum = 27; % 地图大小map = zeros(mapNum);map(1,[2,25]) = 1;map(2,[1,3]) = 1;map(3,[2,4]) = 1;map(4,[3,24,5,25]) = 1;map(5,[4,6,24]) = 1;map(6,[5,7,22,23,24]) = 1;map(7,[2,25]) = 1;map(8,[7,9,22]) = 1;map(9,[8,22,21,17,16,15,10]) = 1;map(10,[9,15,13,11]) = 1;map(11,[10,13,12]) = 1;map(12,[11,13,14]) = 1;map(13,[10,15,14,12,11]) = 1;map(14,[12,13,15,16]) = 1;map(15,[9,10,13,14,16]) = 1;map(16,[9,15,14,17,18]) = 1;map(17,[9,16,18,21]) = 1;map(18,[17,16,19,20]) = 1;map(19,[18,20]) = 1;map(20,[21,18,19]) = 1;map(21,[27,23,22,9,17,20]) = 1;map(22,[23,7,8,9,21]) = 1;map(23,[26,24,6,22,21]) = 1;map(24,[26,25,4,5,6,23]) = 1;map(25,[1,2,3,4,24,26]) = 1;map(26,[25,24,23,27]) = 1;map(27,[26,21]) = 1;disp('初始化参数完毕...')%% 情况一:规定时间内,最小成本达到目的地%% 情况二:规定时间内,挖矿后,利益最大化到达目的地

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