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一个计算TSP问题模拟退火算法的小例子，并能绘制结果和迭代过程图。
模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时
C#语言写的对TSP（旅行商）问题的求解，采用的是模拟退火算法，模拟退火算法用于求近似最优解
利用模拟退火算法解决TSP问题，所用语言为vc++，程序比较精炼，便于理解学习，特拿出分享。
模拟退火c++算法解决图论问题
2018华为软件精英挑战赛,采用模拟退火算法+首次适应算法寻找最优化放置虚拟机方法。
SA的模拟要求 初始温度足够高 降温过程足够慢 终止温度足够低 三.SA的算法构造及步骤1 * 问题的描述及要素 三.SA的算法构造及步骤2 * SA的计算步骤 初始化,任选初始解, ,给定初始温度
代码解释的很详细，可以直接用，已经测试过了，很好用。
模拟退火是一种通用概率算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。 ... 模拟退火算法与初始值无关,算法求得的解与初始解状态S(是算法迭代的起点)无关
本论文重点研究了模拟退火算法的原理,参考了近期关于模拟退火算法的研 究,针对锌电解的工艺要求,运用了线性规划知识与最优化的相关理论建立了产 量分配数学模型和多目标的日电流密度数学模型,用改进的模拟退火
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