模拟退火算法求解旅行商问题，有代码 1、理解模拟退火算法的思想。 2、利用 Matlab 实现模拟退火算法求解 TSP 问题。 3、分析算法中各种参数变化对计算结果的影响。 二、实验要求 1、打印程序清单。 2、绘制算法求解过程图。 3、记录多次运行算法的最优解。 4、比较算法在不同参数设置下的性能区别。 5、简要回答思考题。

利用模拟退火算法解决TSP问题，所用语言为vc++，程序比较精炼，便于理解学习，特拿出分享。

完整代码，可直接运行

【TSP问题】基于模拟退火算法求解31城市旅行商问题matlab源码4.zip

模拟退火算法求TSP问题的MatLab程序 主程序. 主程序中有一rand('seed',n) n 为某一整 数, 这是设置随机数发生器的种子，这样实际上规定 了随机数发生的方式，因此后面的随机数其实都是定 下来的，这样所有人就可以看到同一结果, 可注释掉 此行，那么每次的结果就不一定再相同了.

针对旅行商问题(TSP)优化中,遗传算法(GA)容易陷入局部最优、模拟退火算法(SA)收敛速度慢的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算法(IGSAA)的TSP优化算法.首先根据优化目标建立数学模型;然后对遗传算法部分中的适应度函数、交叉变异算子进行改进,使算法能够更加有效地避免陷入局部最优;最后根据旧种群和新种群每个对应个体的进化程度提出一种改进自适应的Metropolis准则,使模拟退火算法部分的染色体跳变更具有自适应性,利于算法寻优.对不同TSP实例的实验结果表明,与其他路径优化算法优化结果相比,所提出的IGSAA算法能够对不同TSP实例优化得到更优的旅行路径.

用C++实现了模拟退火算法求多元函数极值，可以避免陷入局部最优解。

模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络-MATLAB程序合集_matlab源码.rar

解决经纬度坐标，一人旅行商求最短路径问题

【TSP问题】基于模拟退火结合遗传算法求解31城市旅行商问题matlab源码.zip