TSP 与 SA

资 源 简 介

TSP 与 SA

详 情 说 明

模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种受金属退火过程启发的优化算法，特别适合解决旅行商问题(TSP)这类组合优化难题。算法核心思想借鉴了物理学中固体物质的退火过程：先将材料加热至高温，再缓慢降低温度使其达到稳定状态。

在解决TSP问题时，模拟退火算法从一个随机路径解开始，通过以下机制逐步优化：

温度参数控制：系统初始处于高温状态，此时算法接受较差解的概率较高，有助于跳出局部最优。随着温度逐渐降低，算法趋向于只接受更优解，最终收敛。

邻域搜索策略：通过在当前解的邻域中随机生成新解来探索搜索空间。对于TSP，典型操作包括交换两个城市位置或反转路径片段。

接受准则：采用Metropolis准则决定是否接受新解，即使新解较差也有一定概率接受，这取决于当前温度。温度越高，接受差解的概率越大。

算法终止条件通常设置为温度降至阈值或解的质量长期停滞。模拟退火在TSP问题中展现出良好的全局搜索能力，尤其适合大规模城市网络，能有效避免贪婪算法易陷入局部最优的缺陷。

评论部分使用土耳其语说明该算法在解决实际路径规划问题中的应用价值，特别强调了参数调优对最终解质量的影响。