TSP_旅行商问题-模拟退火算法

本文详细介绍了如何使用模拟退火算法解决旅行商问题(TSP),包括问题描述、数据集介绍、算法基本流程、应用流程、参数设置及测试结果。通过随机交换城市顺序生成新解,并依据Metropolis准则决定是否接受新解,逐步接近最优解。

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TSP_旅行商问题-模拟退火算法

问题描述

对于n组城市坐标,寻找最短路径使其经过所有城市并回到起点。

问题数据集:tsp.eil51问题
1 37 52
2 49 49
3 52 64
4 20 26
5 40 30
6 21 47
7 17 63
8 31 62
9 52 33
10 51 21
11 42 41
12 31 32
13 5 25
14 12 42
15 36 16
16 52 41
17 27 23
18 17 33
19 13 13
20 57 58
21 62 42
22 42 57
23 16 57
24 8 52
25 7 38
26 27 68
27 30 48
28 43 67
29 58 48
30 58 27
31 37 69
32 38 46
33 46 10
34 61 33
35 62 63
36 63 69
37 32 22
38 45 35
39 59 15
40 5 6
41 10 17
42 21 10
43 5 64
44 30 15
45 39 10
46 32 39
47 25 32
48 25 55
49 48 28
50 56 37
51 30 40
最优解:426
模拟退火算法基本流程

1、设置初始温度,随机初始化一个初始解;2、开始进入外循环体
2.a进入内循环体
2.a.a 根据一定规则,在现有解的基础上生成一个新解;
2.a.b记录内循环的最优解
2.a.c退出内循环
2.b 按照一定规则,判断是否接受新解,即使用新解替换旧解;
2.c温度下降
3、退出外循环

模拟退火算法在tsp问题上的应用流程

1、设置初始温度,随机初始化一个初始解;2、开始进入外循环体
2.a进入内循环体

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