模拟退火算法（Simulate Anneal Arithmetic，SAA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明。而V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。旅行商问题，即TSP问题(Travellin
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2024-01-04 20:57:20
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模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。参考了金属冶炼的退火过程。模拟退火的流程假设一个人在一群山峰中的某一个位置，他想要找一个最低点，只需要一直往比自己位置低的方向走
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2024-05-30 10:52:47
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一、实验目的1. 了解TSP问题的基本概念，解决TSP问题的难点是什么？2. 掌握模拟退火算法、遗传算法的基本原理和步骤。3. 复习VB、VC的基本概念、基本语法和编程方法，并熟练使用VB、VC编写程序。二、实验设备微机三、实验原理TSP问题即旅行商问题（Traveling Salesperson Problem）。该问题给定n个城市和两两城市之间
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2023-10-11 21:19:09
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1.模拟退火概念： 最优化算法，随机从某一状态开始，然后随机生成一个较小的随机数（扰动量），然后得到新的状态。若新状态比原状态好，则直接更新。若新状态比原状态差，则根据随机产生0~1之间的随机数和，状态转移概率（Metropolis准则）抉择是否更新状态。模拟退火算法是一种启发式搜索算法，即按照预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获取的中间信息将用来改进控制策略简单说就是： 更新x：根据已有的x，
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2023-12-14 02:51:24
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旅行商问题(TSP)TSP问题（Traveling Salesman Problem，旅行商问题）问题描述如下：有若干个城市，任何两个城市之间的距离确定，现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次，最后回到出发的城市，问如何事先确定一条最短线路以保证其旅行的费用最少？ 模拟退火算法是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。它是基
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2023-12-14 20:21:27
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求某些最优化问题的最优解是一个极其困难的任务。这是因为当一个问题变得足够大时，我们需要搜索一个巨大数量的可能解，从而找到最优的解决方案。在这种情况下，就不能指望找到一个最优函数在一个合理的时间内解决问题，应该尝试找到一个近似解。 一个经典的案例是：旅行商问题 ( TSP , Traveling Salesman Problem ) ：有N个城市，要求从其中某个问题出发，唯一遍历所有城市
利用模拟退火算法解决TSP问题，能看到这篇文章的应该知道TSP是什么，在此就不赘述了，模拟退火算法思想网络上优质结束很多，因此直接讲讲如何用C++实现它算法步骤1.初始化：起始温度，终止温度，温度变化率，最优路径顶点集 ，最短长度S 2.利用蒙特卡洛法得到一个比较好的初始解 3.当前温度大于终止温度时，利用两点交换法在当前最优路径基础上构造一条新路径，计算新路径的长度S1，差值dE= S1 - S
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2024-01-29 15:38:46
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# 使用模拟退火算法解决TSP问题
在本文中，我们将探讨如何使用模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）来解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。TSP是一个经典的组合优化问题，其目标是找到一条最短路径，使得旅行商能访问每个城市一次，并最后返回出发城市。我们将分步骤进行，实现过程简单明了，便于初学者理解。
## 1. 模拟退火算法的基
# 如何使用 Python 实现 TSP 问题的模拟退火算法
旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，目的是找到一条最短的路线，使旅行商能访问每个城市一次，并最终返回起点。模拟退火算法是一种通用的优化算法，适用于解决 TSP 等问题。本文将引导您通过实现 TSP 问题的模拟退火算法来掌握这一方法。
## 整体流程
| 步骤 | 描述
注：本篇随笔依据《Matlab在数学建模上的应用》中第6章介绍来写，主要介绍模拟退火思想及其Matlab实现（博客以及Matlab小白，若有不当欢迎指出）模拟退火简介模拟退火（SA）是一种通用概率算法，用来在一个大的搜寻空间内寻找问题的最优解。
优点：可以有效解决NP难问题，避免陷入局部最优。对初值没有强依赖关系。编程工作量小，易于实现。统计上可以保证找到全局最优解。能够处理任意程度的非线性、不连
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2023-09-08 08:49:09
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关于这个算法的解释的话，直接百度百科吧（摊手）：https://baike.baidu.com/item/%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E9%80%80%E7%81%AB%E7%AE%97%E6%B3%95/355508?fr=aladdin按我个人的理解的话，是解决组合优化的问题是，使用随机化的方法得到新解，如果新解比旧解要好，那么就接受。如果新解没有旧解好，那么也按一定概率[exp(-
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2023-08-24 20:09:21
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1、现代优化算法的由来在寻找最优解的过程中，我们常常想到最简单，最直接的办法是能不能把所有解全部求出，然后再从这些解中寻找最好的那一个。这种思路通过计算机强大的运算能力能解决一部分问题，但随着问题的进一步复杂，要处理的数据也越来越多，计算量也越来越大，计算机求出所有解也变得越来越困难。如经典的旅行商问题，如果商人要通过的城市数为100个，他能选择的方案数就有100！，这个数比10的158次方还大。
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2023-12-15 09:09:48
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模拟退火算法解决TSP问题算法思想模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平
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2024-01-12 15:29:04
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【建模算法】基于模拟退火算法求解TSP问题（matlab求解）TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了使用matlab软件，基于模拟退火算法求解TSP问题。一、问题描述 本案例以31个城市为例，假定31个城市的位置坐标如表1所列
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2023-12-12 13:30:28
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1.模型扰动（加强局部搜索） 新模型的产生是对当前模型进行扰动得到的，这个扰动是由随机函数控制的。常规的模拟退火算法都是随机进行大范围的搜索，效率低下。对原算法进行改进，得到了一种强化局部搜索的算法。 Xic=Xi+Yi(Xmax-Xmin 新模型的产生是对当前模型进行扰动得到的，这个扰动是由随机函数控制的。常规的模拟退火算法都是随机进行大范围的搜索，效率低下。对原算法进行改进，得到了一种强
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2023-11-10 23:12:54
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杂项专题-学习笔记：模拟退火1. 前言2. 详解3. 总结4. 参考资料 1. 前言模拟退火，是一种随机化算法，OI 中经常用来骗分，我因为不知道这算啥所以把它放在杂项里面了（貌似标题有点奇怪）。模拟退火这个算法是根据金属退火原理发明的。2. 详解首先我们知道一般的二分 / 三分是根据当前决策点是否最优决定往哪边走的，换句话说如果当前点不优那么我们就不选取这个点。然而这样很容易被限制在局部最优解
# 用Python实现模拟退火算法解决TSP问题
## 引言
旅行商问题（Travelling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题。它的目标是找到访问一组城市的最短路径，并且每个城市只能访问一次，最后返回到起始城市。模拟退火算法是一种常见的随机搜索算法，可以用于求解TSP。本文将为您详细介绍如何使用Python实现模拟退火算法来解决这个问题。
## 整体流程
原创
2024-10-18 07:54:56
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模拟退火算法解决TSP问题的探索与实践
在技术不断发展的背景下，旅行商问题（TSP）作为经典的组合优化问题，亘古以来都吸引着众多研究者的关注。TSP问题的核心是如何在一系列城市中找到一条最短回路，使得旅行商访问每个城市一次并最终回到起始城市。通过引入模拟退火算法，我逐步解决了这一复杂问题，实现了高效的路径规划。
### 背景还原
在一次项目推进中，客户希望优化其配送路线，以降低运输成本和时间
模拟退火算法求解TSP问题1. TSP问题简介旅行商人要拜访n个城市，并最终回到出发城市，要求每个城市只能拜访一次，优化目标是最小化路程之和。2. 例子求解结果20个城市坐标：(88, 16),(42, 76),(5, 76),(69, 13),(73, 56),(100, 100),(22, 92),(48, 74),(73, 46),(39, 1),(51, 75),(92, 2),(101,
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2023-11-28 13:14:24
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介绍组合优化算法用于解决在一个解空间非常大的情况下快速地求解近似解。这类算法可用于资源管理，操作管理，质量控制等等问题，并且可以在有效的时间里给出一个足够好的近似解。常见的启发算法有：simulated annealing, tabu search, harmony search, scatter search, genetic algorithms, ant colony optimizatio
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2023-08-06 08:35:46
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