模拟退火算法，解决选择最短路问题

资 源 简 介

模拟退火算法，解决选择最短路问题

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受金属退火过程启发的启发式优化方法，特别适合解决组合优化问题，如最短路径搜索。在飞机巡航路线规划中，该算法能有效平衡全局探索和局部优化，避免陷入局部最优解。

传统最短路径算法如Dijkstra在固定拓扑结构中表现良好，但对于复杂约束（如动态空域限制、燃油效率等）的巡航问题，模拟退火展现出独特优势。其核心在于通过温度参数控制搜索过程：高温阶段接受较差解以扩大搜索范围，随着温度降低逐步收敛到优质解。

针对飞机巡航场景，算法实现需关注三个要点： 解空间设计：将飞行路径编码为可迭代的节点序列 邻域操作：采用节点交换、片段反转等方式生成新解 冷却策略：设计指数型温度衰减方案，配合自适应接受概率

实际应用中，算法会持续评估路径总距离与约束条件，通过Metropolis准则决定是否接受次优解。这种随机性机制使其能跳出局部最优，最终在合理时间内获得近似全局最优的巡航路线。相比遗传算法等群体智能方法，模拟退火在单机运算资源和实时性要求高的航空领域更具实用性。