模拟退火算法求助

isdkz

在这段代码中，您试图通过模拟退火算法来寻找两架无人机的飞行航迹方案，使得它们分别从A、B两个站点出发，避开障碍圆，并且不碰面，到达各自的目标站点的用时最短。然而，您发现输出结果要么是通过圆心的一条直线，要么是输出无法找到飞行轨迹。

在分析代码时，我们可以注意到一些问题：

1. 生成随机飞行轨迹的步长太长：在 generate_random_trajectory 函数中，您将步长设置为 steps=10000 ，这可能导致生成的轨迹过于直线化，难以满足避开障碍圆和不碰面的条件。较小的步长可以增加轨迹的曲折性，使其更有可能符合约束条件。

2. 模拟退火算法的迭代次数较少：您设置了 iterations=500000 ，但对于这样的复杂问题，可能需要更多的迭代次数来搜索到较优解。较少的迭代次数可能导致算法未能充分探索搜索空间。

3. 温度下降速率过快：您将冷却率设置为 cooling_rate=0.99 ，这会导致温度很快下降，可能使算法陷入局部最优解。较小的冷却率可以使算法更有机会跳出局部最优解，寻找到全局最优解。

4. 可视化代码判断问题：在可视化代码部分，判断最优轨迹和当前轨迹是否为空的逻辑存在问题。即使找不到满足约束条件的飞行轨迹，也应该尝试可视化当前轨迹。

针对以上问题，我们可以尝试进行以下调整：

1.  generate_random_trajectory 函数中减小步长，比如将 steps 设置为100或更小的值。

2. 增加模拟退火算法的迭代次数，将 iterations 设置为一个更大的值，比如100万次。

3. 调整冷却率，将 cooling_rate 设置为0.95或更小的值。

4. 可视化代码部分修改为如下逻辑，尝试可视化当前轨迹：

1. # 可视化当前轨迹
   
2. visualize_trajectory(current_trajectory_A, current_trajectory_B)
   
3. 
   
4. # 判断最优轨迹是否存在，如果存在则进行可视化
   
5. if best_trajectory_A is not None:
   
6.     visualize_trajectory(best_trajectory_A, current_trajectory_B)
   
7. else:
   
8.     print("未找到满足约束条件的飞行轨迹，无法进行最优轨迹的可视化。")
   

复制代码

以上是针对代码中可能存在的问题的一些建议调整。但请注意，模拟退火算法的性能和结果也受到初始温度等参数的影响，可能需要进一步的参数调优和算法优化。另外，这样的优化问题通常较为复杂，也可能需要使用其他更适合的优化算法来解决。如果问题仍然存在，您可以尝试使用其他优化算法或对模拟退火算法进行更深入的调优和分析。