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基于模拟退火算法的TSP算法

资 源 简 介

模拟退火算法(Simulated Annealing , 简称SA)为求解传统方法难处理的TSP问题提供了一个有效的途径和通用框架, 并逐渐发展成一种迭代自适应启发式概率性搜索算法。用以求解不同的非线性问题; 对不可微甚至不连续的函数优化, SA 能以较大概率求得全局优化解; 具有较强的鲁棒性、全局收敛性、隐含并行性及广泛的适应性; 并且能处理不同类型的优化设计变量( 离散的、连续的和混合型的) ; 不需要任何的辅助信息, 对目标函数和约束函数没有任何要求。利用Metropolis 算法并适当地控制温度下降过程, 在优化问题中具有很强的竞争力, 本案例研究了基于模拟退火算法的TSP算法。

文 件 列 表

OutputPath.m
PathLength.m
SA_TSP.m
Distanse.m
DrawPath.m
dsxy2figxy.m
Metropolis.m
NewAnswer.m
CityPosition1.mat
CityPosition2.mat
CityPosition3.mat

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