智能优化算法之模拟退火算法

最新推荐文章于 2025-05-27 18:19:13 发布

Moon_Shot_t

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分类专栏：智能算法

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本文介绍了一种使用模拟退火算法求解旅行商问题(TSP)的方法。通过生成一千组随机初始解，挑选出最小一组作为初始解，然后通过模拟退火算法不断迭代优化路径，最终找到较优的旅行路线。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

详细的代码解释及背景，过几天再进行补充

%模拟退火算法
%问题背景是tsp问题，有100个旅游景点。并且假设距离矩阵d已经给出。
%d已知
sum=inf;
for j=1:1000
	S=[1,1+randperm(100),102];
       temp=0;
      for i=1:101;
          temp=temp+d(S(i),S(i+1));
      end
      if sum<temp
          S0=S;
          sum=temp;
      end
end;
   %%%生成一千组的随机初始解，并从中挑去最小的一组随机解作为初始解。
   e=0.1^30;
   L=20000;
   at=0.999;
   T=1;
   for k=1:L
   c=2+floor(100*rand(1,2));
   c=sort(c);
   c1=c(1);
   c2=c(2);
   df=d(S0(c1-1),S0(c2))+d(S0(c1),S0(c2+1))-d(S0(c1-1),S0(c1))-d(S0(c2),S0(C2+1));
   if df<0
       S0=[S0(1:c1-1),S0(c2:-1:c1),S0(c2+1:102)];
       sum=sum+df;
   elseif rand(1)<exp(-df/T)
           
  S0=[S0(1:c1-1),S0(c2:-1:c1),S0(c2+1:102)];
       sum=sum+df;
   end
   T=T*at;
   if T<e
       break;
   end
   end