模拟退火算法求解TSP问题： HYPERLINK mailto:ymhui2 ymhui HYPERLINK :.vckbasecodedowncode.aspid=2699 下载源代码一问题描述　　旅行商问题即TSP问题(Travelling Salesman Problem)是数学领域中著名问题之一假设有一个旅行商人要拜访n个城市他必须

一. 爬山算法 ( Hill Climbing )???????? 介绍模拟退火前先介绍爬山算法爬山算法是一种简单的贪心搜索算法该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解直到达到一个局部最优解???????? 爬山算法实现很简单其主要缺点是会陷入局部最优解而不一定能搜索到全局最优解如图1所示：假设C点为当前解爬山算法搜索到A点这个局部最优解就会停止搜索因为在A点无论向那个方向小

模拟退火算法　　模拟退火算法来源于固体退火原理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达到基态内能减为最小根据Metropolis准则粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE(kT)其中E为温度T时的内能ΔE为其改变量k为Boltzmann常数用固体退火模拟组合优化问题将内能E模拟为目标函数值f温度T演

模拟退火算法的应用 —Travelling Salesman Problem 作为模拟退火算法应用讨论货郎担问题(Travelling Salesman Problem简记为TSP)：设有n个城市用数码1…n代表城市i和城市j之间的距离为d(ij) i j=1…n．TSP问题是要找遍访每个域市恰好一次的一条回路且其路

模拟退火算法源程序 此题以中国31省会城市的最短旅行路径为例： clearclcfunction [MinDBestPath]=MainAneal(pn) CityPosition存储的为每个城市的二维坐标x和yCityPosition=[1304 23123639 13154177 22443712 13993488 15353326 15563238 1229...

function [MinDBestPath]=MainAneal(CityPositionpn) function [MinDBestPath]=MainAneal2(CityPositionpn)此题以中国31省会城市的最短旅行路径为例给出TSP问题的模拟退火程序CityPosition_31=[1304 23123639 13154177 22443712 13993488 15353