TSP 问题模拟退火算法的matlab示例

资 源 简 介

TSP 问题模拟退火算法的matlab示例

详 情 说 明

模拟退火算法在解决旅行商问题(TSP)中展现了强大的全局优化能力。TSP问题作为经典的组合优化难题，要求找到访问所有城市并返回起点的最短路径，当城市数量增加时，暴力搜索将变得不可行。

模拟退火算法模仿金属退火过程，通过控制温度参数实现逐步优化。算法开始时接受较差解的概率较高（高温状态），随着迭代进行逐步降低接受概率（冷却过程），这种机制能有效避免陷入局部最优。

在MATLAB实现中，关键步骤包括： 初始化阶段：随机生成初始路径并设定初始温度 邻域搜索：通过交换、逆序等操作产生新解 接受准则：根据Metropolis准则判断是否接受新解 降温策略：采用指数或线性方式降低温度 终止条件：温度降至阈值或达到最大迭代次数

算法性能受初始温度、冷却速率等参数影响，需要根据具体问题调整。相比遗传算法等启发式方法，模拟退火的实现更为简洁，且对初始解依赖性较低，适合中等规模的TSP问题求解。