使用模拟退火算法解决旅行商问题（TSP）
运行环境
- python2.7
- 默认是9个城市，城市由邻接矩阵表示，为了方便邻接矩阵由代码随机生成
2019-12-21 20:02:05
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模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。
2019-12-21 20:01:44
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完整的可直接运行的磷虾群优化算法，对需要进行智能优化的小伙伴有帮助。代码上有详细注释，根据不同的模块进行了分块。
2019-12-21 19:56:49
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模拟退火算法 matlab实现
一个旅行商想去某些城镇售货，最后再回到出发地，各个城镇之间的路程是已知的。问该如何安排这个旅行商的旅行路线，才能使得他经过每个城镇恰好一次并且总路程最短。旅行商问题就是要求在一个加权图中找出一条总权最小的哈密尔顿回路。
%目前求解旅行商问题用的比较多也比较好的方法是模拟退火算法。
%模拟退火算法求解旅行商问题的matlab程序如下：
% d为边权矩阵 t0为初始温度 tf为结束温度
2019-12-21 19:47:59
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本文件包含了模拟退火算法的C源码，解决了工作指派问题，内部包含了该实验的要求，以及缩写的报告，简要的写出了本实验的设计思路
2019-12-21 19:47:20
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