模拟退火算法解决TSP问题

基于模拟退火算法实现TSP的Matlab仿真，经典TSP问题的实现方法，选用了100个城市，得出的结果基本最优，没有交叉项

简单的利用模拟退火算法求解函数f(x)=(x-2)^2+4的最小值，入门级程序，简单明了，适合单步调试，理解算法的运行机制

本文件包含了模拟退火算法的C源码，解决了工作指派问题，内部包含了该实验的要求，以及缩写的报告，简要的写出了本实验的设计思路

本资源包含了该实验的题目和C源码以及实验报告，下载者可以根据自己的要求修改提交课程设计

用matlab实现模拟退火算法解决tap(任务分配问题),适合智能计算的初学者参考学习

模拟退火算法解决旅行商问题-matlab代码

受遗传算法马氏模型理论分析的启发，提出了一种便于用马氏过程理论分析的微粒群算法。该算法中的个体仅记忆群体在进化过程中有限步内的信息，忘掉以前的信息，以建立算法的马氏过程数学模型。通过函数优化的数值模拟

使用模拟退火算法解决TSP旅行商问题，在TSP70问题上跑出的结果几乎接近最优解，同时速度很快，在自己笔记本上测试10s左右。同时包括论文形式的设计报告。

用蚂蚁算法和模拟退火算法解大规模TSP问题的研究

用模拟退火算法解决旅行商问题，包含了10个、20个两个测试文件。含输入输出路径。程序注释详细。