模拟退火算法在tsp问题中的应用研究

模拟退火(simulated annealing)算法是局部搜索算法的扩展，它不同于局部搜索之处是以 一定的概率选择邻域中费用值大的状态。从理论上来说，它是一个全局最优算法。模拟退火 算法最早的思想由

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

从机理上分析了采用概率接受准则的重要性，认为按照该准则可以使模型跳出局部极小值，避免了落入局部极小点的可能，然后在退火计划的控制下模拟退火算法，最终可以找到最优解；深入分析了算法的退火计划和模型扰动，

模拟退火算法原理与应用;报告提纲;一模拟退火算法概述;1物理退火;物理退火;2模拟退火;模拟退火;模拟退火;二模拟退火算法原理及改进;1模拟退火算法原理;模拟退火算法原理;2模拟退火算法要素;3模拟退

部分代码L：function[f,T]=TUIHUO_TSP(d,t0,tf,X)%TSP问题（货郎担问题，旅行商问题）的模拟退火算法通用malab源程序%f目标最优值,T最优路线,d距离矩阵,t0初

旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)是一个经典的组合优化问题。经典的TSP可以描述为:一个商品推销员要去若干个城市推销商品,该推销员从一个城市出发,需要经过所有城市后

网上讲解的模拟退火算法博文都不是很清楚，所以写了一篇易懂的博文《模拟退火算法：概率性全局寻优搜索算法》介绍见http://blog.izhixiao.me/archives/1587，或者在http:

1．内容：在VisualC++编译环境下，模拟退火算法程序，并利用它们求解了48个城市的TSP问题。2．程序说明由于篇幅有限，且程序中还包括界面实现和计算线程处理等一些与算法无关的代码。为方便阅读，程

算法介绍：自适应模拟退火算法，主要针对车间调度问题。

该代码用于实现旅行商问题，实现最优路径的规划，且总里程能达到最小，我们采用模拟退火算法实现。使用c++完成。