【智能算法】用模擬退火(SA, Simulated Annealing)算法解決旅行商問題 (TSP, Traveling Salesman Problem)
更多精彩盡在微信公眾號【程序猿聲】 01 什么是旅行商問題(TSP)? TSP問題（Traveling Salesman Problem，旅行商問題），由威廉哈密頓爵士和英國數學家克克曼T.P.Kirkman於19世紀初提出。問題描述如下： 有若干個城市，任何兩個城市 ...
原文：模擬退火算法SA原理及python、java、php、c++語言代碼實現TSP旅行商問題，智能優化算法，隨機尋優算法，全局最短路徑
模擬退火算法SA原理及python java php c 語言代碼實現TSP旅行商問題，智能優化算法，隨機尋優算法，全局最短路徑 模擬退火算法 Simulated Annealing，SA 最早的思想是由N. Metropolis等人於 年提出。 年,S. Kirkpatrick 等成功地將退火思想引入到組合優化領域。來源於固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫 ...
2019-11-19 03:42 0 760 推薦指數：
相關推薦
旅行商問題——模擬退火算法實現
1.問題描述 旅行商問題（Travelling Salesman Problem, 簡記TSP，亦稱貨郎擔問題)：設有n個城市和距離矩陣D=[dij]，其中dij表示城市i到城市j的距離（i，j=1，2 … n），則問題是要找出遍訪每個城市恰好一次的一條回路並使其路徑長度為最短。 2.算法設計 ...
模擬退火算法-旅行商問題-matlab實現
整理一下數學建模會用到的算法，供比賽時候參考食用。 —————————————————————————————————————————— 旅行商問題（TSP）： 給定一系列城市和每對城市之間的距離，求解訪問每一座城市一次並回到起始城市的最短回路。 它是組合優化中的一個NP困難問題，在運 ...
Python數模筆記-模擬退火算法（4）旅行商問題
1、旅行商問題(Travelling salesman problem, TSP) 旅行商問題是經典的組合優化問題，要求找到遍歷所有城市且每個城市只訪問一次的最短旅行路線，即對給定的正權完全圖求其總權重最小的Hamilton回路：設有 n個城市和距離矩陣 D=[dij]，其中dij ...
模擬退火算法（SA）求解TSP 問題（C語言實現）
這篇文章是之前寫的智能算法（遺傳算法（GA）、粒子群算法（PSO））的補充。其實代碼我老早之前就寫完了，今天恰好重新翻到了，就拿出來給大家分享一下，也當是回顧與總結了。 首先介紹一下模擬退火算法（SA）。模擬退火算法（simulated annealing，SA）算法最早 ...
轉 | 模擬退火算法（SA）和迭代局部搜索（ILS）求解TSP的Java代碼分享
以下文章來源於數據魔術師 ，作者周航 前言 大家好呀！我們你們好久不見的。。。咳咳，初次見面的小編！ 之前重新整理了ILS的代碼，有人留言問能不能提供java版。 正好最近在學啟發式算法和java，為了造福人類小編打算提供模擬退火法和迭代局部搜索求解TSP的java版本，方便一些不喜歡 ...
【算法】模擬退火算法解決TSP問題的matlab實現
前言 模擬退火算法（SA）是較為常見的現代優化算法之一，常用於旅行商（TSP）問題中。數學建模里學生們常常使用該算法，甚至是為了使用這個算法而使用這個算法，讓評委老師們審美疲勞。評委老師明確表明使用所謂"神算法"（神經網絡，模擬退火，遺傳算法等等）而過於牽強者拿不了高分 ...
基於Python的模擬退火算法SA 以函數極值+TSP問題為例（gif動態展示）
算法流程： 實現： base.py sko目錄下的operaters目錄 mutation.py 用於TSP問題的狀態空間轉移函數的設計 SA.py 定義了眾多的模擬退火方案 demo_sa ...