TPS模拟退火

资 源 简 介

TPS模拟退火

详 情 说 明

TSP问题（旅行商问题）是一个经典的组合优化问题，要求在给定的强连通图中找到访问所有节点并返回起点的最短路径。模拟退火算法为解决这类NP难问题提供了一种有效的启发式方法。

模拟退火算法源自金属退火过程的物理现象，通过引入温度参数来控制搜索过程。算法开始时在较高温度下接受较差的解，随着温度降低逐渐趋向于只接受更好的解，这种机制有助于跳出局部最优解。

在处理TSP问题时，关键步骤包括： 初始化随机路径作为当前解 定义邻域操作（如两点交换、片段反转等） 设置退火计划表控制温度下降 基于Metropolis准则决定是否接受新解

实际应用时需注意： 边权矩阵应预先计算好所有节点间的距离 多次独立运行算法以避免陷入局部最优 调整初始温度、降温速率等参数以获得更好效果

该算法特别适合中等规模TSP问题，在路径规划和物流优化等领域有广泛应用。