TSP模拟退火算法

旅行商问题_TSP_的改进模拟退火算法。

在标准模拟退火算法基础上，将搜索单个邻域改为多个邻域，同时将搜索到的当前最优作为初始路径重复执行退火过程。

针对旅行商问题(TSP)优化中,遗传算法(GA)容易陷入局部最优、模拟退火算法(SA)收敛速度慢的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算法(IGSAA)的TSP优化算法.首先根据优化目标建立数学模型;然

通过分析传统模拟退火算法的原理和存在的不足，提出了一个用于求解TSP问题的改进模拟退火算法。新算法增加了记忆当前最好状态的功能以避免遗失当前最优解，并设置双阈值使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量。

解决TSP的各种算法（遗传、蚁群，禁忌搜索，模拟退火等等）

模拟退火算法在tsp问题中的应用研究毕业设计

.tsp文件读入,模拟退火算法函数接口,测试文件,运行结果全在里面了 Simulated annealing is a greedy algorithm, but its search process

基于遗传算法和模拟退火算法改进的混合模拟退火算法（解决求函数极值问题，MATLAB代码已实现）混合模拟退火算法时遗传算法和模拟退火算法的结合，在混合模拟退火算法中使用了大量的样本作为问题的可能解决方案

算法介绍

利用模拟退火算法解决旅行商问题