模拟退火算法求解TSP旅行商问题

基于模拟退火算法的TSP问题 C语言实现 并运用了标准数据检测

模拟退火算法解决tsp问题，内含画图代码，tsp标准数据集拟退火算法(SimulatedAnnealing，简称SA)的思想最早是由Metropolis等提出的。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程

该文档主要介绍如何利用蚁群算法来实现旅行商（TSP）问题，代码后面有详细注解

t_tsp_3_未到城市代价.py是一个用Python编写的解决旅行商问题的代码，可用于为旅行商寻找最短的路径。该代码使用了未到城市代价算法来计算路径，其中涉及了图论、动态规划和优化算法等知识。除了在

通过模拟退火算法解决TSP旅行商问题。模拟退火算法(SimulatedAnnealing,SA)的思想借鉴于固体的退火原理，当固体的温度很高的时候，内能比较大，固体的内部粒子处于快速无序运动，当温度慢

MATLAB程序，只需输入坐标即可运行，能画出路径图

用MATLAB实现了旅行商求解的问题，代码较为简单

旅行商问题-A算法-java

估价函数为f(n)=h(n)+g(n)。其中h(n)表示已经走过的实际路程。g(n)表示未走过路程到终点（起点）最短的距离。

一个简单的TSP问题A*算法求解的程序，用C++编写，总共有四个类