模拟退火算法解决TSP问题

资 源 简 介

模拟退火算法解决TSP问题

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受金属退火过程启发的全局优化方法，能有效解决旅行商问题(TSP)这类组合优化难题。其核心在于通过控制"温度"参数，以一定概率接受劣解，从而避免陷入局部最优。

在Matlab中实现时，算法通常遵循以下流程：首先随机生成初始路径作为当前解，并设定初始温度。随后进入迭代阶段，每次随机交换两个城市的位置产生新解，计算路径长度变化。若新解更优，则直接接受；若更差，则以概率exp(-ΔE/T)接受，其中ΔE为路径差，T为当前温度。温度按照衰减系数逐步降低，最终收敛至稳定解。

该算法的优势在于能跳出局部最优陷阱，且参数调节灵活。关键点在于合理设置初始温度、降温速率和终止条件，这些参数需根据实际问题调整。对于TSP问题，通常需要多次运行算法或结合局部搜索策略以提升解的质量。

通过Matlab的矩阵运算和可视化能力，可以高效实现路径评价和结果展示，便于观察算法收敛过程和最终路径规划效果。