【TSP问题】基于模拟退火算法求解31城市旅行商问题matlab源码4.pdf

基于模拟退火算法求解旅行商问题的 Matlab 实现 本资源概述了基于模拟退火算法解决旅行商问题（TSP）的 Matlab 实现。旅行商问题是一种典型的组合优化问题，目的是找到一条最短的路径，使销售商从 n 个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余 n-1 个城市并返回原出发点。 模拟退火算法是一种通用的优化算法，基于物理退火过程中的相似性。其思想是通过模拟退火过程来寻找全局最优解。该算法可以分为三个部分：加温过程、等温过程和冷却过程。加温过程是为了增强粒子的热运动，使其偏离平衡位置。等温过程是对应算法的 Metropolis 抽样过程，冷却过程是控制参数的下降。 在 Matlab 实现中，首先初始化 31 个城市的坐标，然后使用模拟退火算法来寻找最优解。该算法的思想是通过模拟退火过程来寻找最短的路径。模拟退火算法的关键是 Metropolis 准则，以一定的概率接受恶化解，这样就使算法跳离局部最优的陷阱。 在 Matlab 实现中，我们首先定义了一个结构体 `city`，用于存储城市的坐标信息。然后，我们使用模拟退火算法来寻找最优解，通过迭代计算路线的长度，并使用 Metropolis 准则来接受或拒绝新的解。我们使用 Matlab 的图形功能来可视化路线的变化过程。 本资源提供了一个完整的 Matlab 实现，包括模拟退火算法的实现和城市坐标的定义。该资源对于学习和研究旅行商问题和模拟退火算法非常有价值。 知识点： 1. 旅行商问题（TSP）：旅行商问题是一种典型的组合优化问题，目的是找到一条最短的路径，使销售商从 n 个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余 n-1 个城市并返回原出发点。 2. 模拟退火算法：模拟退火算法是一种通用的优化算法，基于物理退火过程中的相似性。其思想是通过模拟退火过程来寻找全局最优解。 3. Metropolis 准则：Metropolis 准则是模拟退火算法的关键，以一定的概率接受恶化解，这样就使算法跳离局部最优的陷阱。 4. Matlab 实现：Matlab 是一种高效的编程语言，广泛应用于科学计算和数据分析。本资源提供了一个完整的 Matlab 实现，包括模拟退火算法的实现和城市坐标的定义。 本资源提供了一个完整的 Matlab 实现，用于解决旅行商问题，采用模拟退火算法来寻找最优解。该资源对于学习和研究旅行商问题和模拟退火算法非常有价值。