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用模拟退火算法解决旅行商问题,提供了python代码以及数据集的处理,仅供交流学习。(摘要必须大于50个字符!)
模拟退火SA计算柏林52城算例，改进后的SA_TSP算法提高了一倍的性能，注释详细，适合初学者。python程序，python程序，python程序，python程序，python程序
采用模拟退火算法求解TSP问题: 1、以bayg29.tsp为输入数据,以迭代次数Itetime、初始温度T0、终止温度Tf、线 性降温系数xishu为算法的输入; 2、运行main.cpp文件即可得
模拟退火算法求解30城市TSP问题，可以改变参数值，动态显示路径变化
该软件实现了C#解决经典问题TSP问题，其中是针对17个城市的，在.NET环境了，调试效果很好
别人做的小应用程序，效率还不错，各位代码亲们可以参考下！
在原有传统的遗传算法上进行改进，加入了精英主义和模拟退火的方法（比较简单），但算法的效率极高，相比之前大有改观。
模拟退火TSP文件读取形式n个城市——智能计算用容器存储数据
感觉这段程序还是挺有意思的，所以从书上照抄照搬来了，，希望对大家有帮助。。。TSP也就是旅行商问题
本文件包括源码，实验说明文档，实验总结PPTHaveahappyexperiment！
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