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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:
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。
用模拟退火求解旅行商问题,刚做完作业,分享一下。一同打包输入样例一个。
模拟退火算法组合优化-模拟退火.rar模拟退火算法主要用于解决组和优化问题，它是模拟物理中晶体物质的退火过程而开发的一种优化算法。在对固体物质进行模拟退火处理时，通常先将它加温熔化，使其中的粒子可
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。
通过对 SA 算法的改进，使其具有节约内存、减少迭代次数、
利用改进的模拟退火算法求解TSP旅行商问题，并使用Matlab进行编程实现，实现了优化过程的可视化展示。
chapter19————基于模拟退火算法的TSP算法
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
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