模擬退火求解TSP問題

1.尋找下乙個解

2.計算下乙個解的能量

3.決定是否接受這個解

4.降溫

double

randfloat()
double t0 =
1000000
,tk =
1,t = t0,d =
0.9999
;int x =
initx()
;//當前解(初始解)
int anse,nowe;
//全域性最優解的能量,當前解的能量
anse = nowe =
e(x)
;while
(t > tk)
//4.降溫
t *= d;
//5.更新全域性最優解
optimize
(anse,newe)
;}

#include

#include
#include
#include
#include
#include
#define pr(x) std::cout << #x << ':' << x << std::endl
#define rep(i,a,b) for(int i = a;i <= b;++i)
#define int long long
int g[21]
[21];
int n,m;
intrun
(int x)
return ans;
}double
randfloat()
intsolve()
else preans = newans;
//4.降溫
t *= d;
}return ans;
}signed
main()
rep(i,
1,m)
std::cout <<
solve()
<< std::endl;
}

基於模擬退火的tsp問題求解

模擬退火演算法 於固體退火原理，是一種基於概率的演算法，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫公升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最後在常溫時達到基態，內能減為最小。這是關於模擬退火的科普 模擬退火 模擬退火實現起來主要分為三個部分 1....

TSP 模擬退火

都知道tsp是經典的np問題，從乙個點開始遍歷所有點，不重複，求最短路徑。可以用列舉終點，跑流量為2的最小費用，圖論來做，時間複雜度為 費用流已經用到堆優化了。顯然點，邊較多將無法承受。如果不要求精確解，使用模擬退火也是乙個不錯的選擇。模型簡單，轉移很暴力。先隨機生成一些解，然後隨機挑兩個點，開始試...

模擬退火 解決 TSP 問題

tsp問題求解 n個城市之間有一定距離,現在讓選擇乙個城市出發，然後到達所有的城市,最後回到原點每個城市只到達一次,求出一條路徑並且求出最短的距離 tsp問題是乙個np問題，但是可以求近似解，通過模擬退火演算法實現，源 include include include include include ...