公司做网站的好处,网络游戏称号大全,网站域名注销流程,长沙百度网站推广优化// 载入 OpenCV 的核心头文件
#include opencv2/core.hpp
// 载入 OpenCV 的图像处理头文件
#include opencv2/imgproc.hpp
// 载入 OpenCV 的高层GUI(图形用户界面)头文件
#include opencv2/highgui.hpp
// 载入 OpenCV 的机器学习模块头文件
#includ… // 载入 OpenCV 的核心头文件
#include opencv2/core.hpp
// 载入 OpenCV 的图像处理头文件
#include opencv2/imgproc.hpp
// 载入 OpenCV 的高层GUI(图形用户界面)头文件
#include opencv2/highgui.hpp
// 载入 OpenCV 的机器学习模块头文件
#include opencv2/ml.hpp// 使用命名空间cv避免每次调用 OpenCV 的功能时都要前缀cv::
using namespace cv;// 定义旅行商TravelSalesman类
class TravelSalesman
{
private :// 私有成员城市位置向量的引用const std::vectorPoint posCity;// 私有成员下一个城市索引的向量引用std::vectorint next;// 私有成员随机数生成器RNG rng;// 私有成员用于记录状态改变的城市索引int d0,d1,d2,d3;public:// 构造函数初始化城市位置和下一个城市的索引TravelSalesman(std::vectorPoint p, std::vectorint n) :posCity(p), next(n){// 初始化随机数生成器rng theRNG();}// 返回系统状态的能量值double energy() const;// 改变系统状态随机扰动void changeState();// 撤销到之前的状态void reverseState();};// 实现改变状态的函数
void TravelSalesman::changeState()
{// 产生随机城市索引d0 rng.uniform(0,static_castint(posCity.size()));// 获取随机城市后的各个城市索引d1 next[d0];d2 next[d1];d3 next[d2];// 更改城市访问的顺序next[d0] d2;next[d2] d1;next[d1] d3;
}// 实现撤销状态改变的函数
void TravelSalesman::reverseState()
{// 恢复原来的城市访问顺序next[d0] d1;next[d1] d2;next[d2] d3;
}// 实现计算能量值的函数能量值为城市间距离的总和
double TravelSalesman::energy() const
{// 初始化能量值double e 0;// 遍历城市计算总距离for (size_t i 0; i next.size(); i){// 计算两城市间距离并累加到能量值e norm(posCity[i]-posCity[next[i]]);}// 返回总能量值return e;
}// 绘制每个城市点和城市间连线
static void DrawTravelMap(Mat img, std::vectorPoint p, std::vectorint n)
{// 遍历所有城市for (size_t i 0; i n.size(); i){// 在图像中用小圆点表示城市位置circle(img,p[i],5,Scalar(0,0,255),2);// 连接城市间的线表示旅行路径line(img,p[i],p[n[i]],Scalar(0,255,0),2);}
}int main(void)
{// 设置城市数量int nbCity40;// 创建图像用于显示城市地图Mat img(500,500,CV_8UC3,Scalar::all(0));// 初始化随机数生成器种子为123456RNG rng(123456);// 设置城市生成的半径范围int radiusstatic_castint(img.cols*0.45);// 设置图像中心点位置Point center(img.cols/2,img.rows/2);// 初始化城市位置向量和下一个城市索引向量std::vectorPoint posCity(nbCity);std::vectorint next(nbCity);// 随机生成城市位置for (size_t i 0; i posCity.size(); i){// 在圆周上均匀分布城市double theta rng.uniform(0., 2 * CV_PI);// 计算城市的坐标并存储posCity[i].x static_castint(radius*cos(theta)) center.x;posCity[i].y static_castint(radius*sin(theta)) center.y;// 设定下一个城市的索引next[i](i1)%nbCity;}// 创建旅行商问题系统实例TravelSalesman ts_system(posCity, next);// 绘制初始的旅行商问题地图DrawTravelMap(img,posCity,next);// 显示地图窗口imshow(Map,img);// 短暂等待时间waitKey(10);// 初始化模拟退火算法的当前温度double currentTemperature 100.0;// 模拟退火循环直到连续10次没有改变发生时停止for (int i 0, zeroChanges 0; zeroChanges 10; i){// 执行模拟退火算法尝试改变系统状态int changesApplied ml::simulatedAnnealingSolver(ts_system, currentTemperature, currentTemperature*0.97, 0.99, 10000*nbCity, currentTemperature, rng);// 重绘图像显示新的旅行路径img.setTo(Scalar::all(0));DrawTravelMap(img, posCity, next);imshow(Map, img);// 短暂等待时间并检查是否有退出键被按下int k waitKey(10);// 输出当前循环的信息std::cout i i changesApplied changesApplied temp currentTemperature result ts_system.energy() std::endl;// 如果用户按下退出键则退出程序if (k 27 || k q || k Q)return 0;// 如果没有改变发生则计数器加1if (changesApplied 0)zeroChanges;}// 完成模拟退火算法输出结束信息std::cout Done std::endl;// 等待用户按键以退出waitKey(0);// 程序结束return 0;
} 这段代码实现了一个使用模拟退火算法的旅行商问题解决方案。在这个解决方案中首先随机在一个圆周上生成一定数量的城市并在地图上用圆点和连线显示出旅行商访问城市的路径。然后通过模拟退火算法不断尝试随机扰动城市访问的顺序通过最小化城市间路径的总长度来寻找最优解即最短路径。代码中绘图部分使用了OpenCV库而模拟退火的具体实现使用了OpenCV的机器学习模块。
