低状态，从而获得理想的结构。在模拟退火算法中，我们用“温度”来控制接受解的策略，允许在一定概率下接受比当前解更差的解，以便跳出局部最优，寻找全局最优。
1. 旅行商问题
旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，它的目标是在给定的一组城市之间找到一条访问每个城市一次并返回起点的最短路径。这个问题是 NP-困难的，意味着没有已知的多项式时间算法可以在所有情况下找到最优解。TSP 在物流、路由规划等领域有广泛应用，例如快递配送、线路规划等。
2. 模拟退火算法的基本思想
模拟退火算法的核心思想是通过随机搜索和温度控制来避免早熟收敛，从而提高找到全局最优解的概率。算法开始时设置一个较高的温度，然后在解空间中进行随机跳转。当新解比旧解更好时，总是接受新解；当新解更差时，根据特定的概率函数（如 Boltzmann 分布）决定是否接受。随着温度逐渐降低，算法倾向于接受更好的解，最终在较低温度下趋于稳定，找到一个接近全局最优的解决方案。
3. TSP 模拟退火算法的实现
- TSP 算法描述：需要定义城市间距离的矩阵，然后初始化一个随机路径作为初始解。接下来，通过设定初始温度、冷却系数以及最大迭代次数等参数，进入模拟退火的主要循环。
- TSP 算法流程：在每次迭代中，算法会生成一个新的解（通常是通过交换两个随机选择的城市位置），计算新解与旧解的差距（也就是路径长度的变化）。根据当前温度和变化量，计算接受新解的概率，然后随机决定是否接受新解。根据冷却策略降低温度，直到满足停止条件。
- C 实现：在 C 语言中，可以创建数据结构存储城市和距离，编写函数来读取数据文件、计算总距离、交换城市、执行模拟退火过程以及输出实验结果。
4. 实验结果与小结
通过模拟退火算法求解 TSP，可能会得到较优的解，但不一定是全局最优。实验结果通常会展示不同温度设置下的最优路径长度和运行时间，分析算法性能。实验后的小结会讨论算法的优点（如能跳出局部最优）、缺点（如需要调整参数）以及可能的改进方法。
5. 源代码
源代码包括了数据结构的定义、算法的实现、输入输出的处理等部分，可以帮助读者理解算法的具体工作方式，也可以作为进一步研究和开发的基础。
总结来说，模拟退火算法是一种有效的解决旅行商问题的方法，通过引入物理退火概念，它能在复杂问题空间中进行全局搜索，从而避免陷入局部最优。尽管需要对参数进行调优，但其灵活性和普适性使其在实际问题中具有广泛的应用价值。
