模拟退火算法求解tap问题路径优化

资 源 简 介

模拟退火算法求解tap问题路径优化

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受金属退火过程启发的启发式优化算法，特别适用于求解TSP（旅行商问题）这类组合优化难题。该问题的核心是要找到访问所有城市并返回起点的最短可能路线，随着城市数量增加，解空间会呈阶乘级膨胀。

算法从随机初始解开始，通过以下机制逐步优化： 温度参数控制搜索范围，初期允许接受较差解以避免局部最优 邻域操作采用2-opt等策略进行路径片段反转 接受概率遵循Metropolis准则，随温度下降逐渐收敛

具体实现时需要注意温度衰减系数、马尔科夫链长度等关键参数的调优。相比遗传算法等优化方法，模拟退火的优势在于其概率性跳出局部最优的特性，对于中等规模的TSP问题（50-200个城市）能有效找到近似最优解。实际应用中常与其他启发式算法结合，如先用最近邻法构造初始解，再通过退火优化。