模拟退火遗传算法程序，求解NP-HARD问题

资 源 简 介

模拟退火遗传算法程序，求解NP-HARD问题

详 情 说 明

模拟退火遗传混合算法是将两种经典优化方法结合的创新解决方案，特别适合处理NP-HARD这类计算复杂度极高的问题。该算法充分发挥了两种方法的优势：遗传算法通过种群进化实现全局搜索能力，而模拟退火则通过温度控制机制增强局部精细搜索。

算法首先建立遗传算法框架，包括初始化种群、设定适应度函数等标准步骤。关键改进在于将模拟退火的退火过程融入遗传操作中，具体表现为：在选择操作时采用模拟退火的概率接受准则，允许接受劣解以跳出局部最优；在变异操作时根据当前温度动态调整变异强度。温度参数按照预定退火计划逐步降低，初期允许较大范围的探索，后期则趋于精细调整。

这种混合策略在求解TSP、调度问题等典型NP-HARD问题时表现出色，能有效平衡探索与开发的矛盾。算法停止条件通常设置为温度降至阈值或解的质量达到预期。实际应用中需要仔细调整种群大小、交叉率、初始温度等关键参数，这些参数设置会显著影响算法性能。