一个计算TSP问题模拟退火算法的小例子，并能绘制结果和迭代过程图。

非数值并行算法（第一册）——模拟退火算法，计算方法方向的一部经典著作。

利用模拟退火算法，基于最优下线编码方式，对矩形件进行下料处理。

利用MATLAB退火算法解决0-1背包问题。数据直接在主函数内，如有需要，直接替换即可

模拟退火算法求解VRPTW问题，内附MATLAB源代码以及相关运算案例

Matlab模拟退火算法-模拟退火.zip 模拟退火算法程序 matlab 所含文件： Figure29.jpg 结果： Figure28.jpg

1．设计一个文件保存地图信息，地图中标明各个城市之间是否有路及它们的距离。 2．利用图形展示地图信息。 3．手工输入起始城市 4．用红线标出从起始城市开始遍历所有城市的最短路径

用MATLAB语言编写tsp问题程序并仿真求解遍历34座城市最短路径。 1模拟退火首先从某个初始候选解开始，当温度大于0时执行循环。 2.在循环中通过随机扰动产生一个新的解，然后求得新解和原解之间的能量差，如果差小于0，则采用新解作为当前解。 3.如果差大于0，则采用一个当前温度与能量差成比例的概率来选择是否接受新解。温度越低，接受的概率越小，差值越大，同样接受概率越小。是否接受的概率用此公式计算：p=exp(-ΔE/T)。这里ΔE为新解与原解的差，T为当前的温度。由于温度随迭代次数逐渐降低，因此获得一个较差的解的概率较小。

此程序用MATLAB语言编写，携带功能菜单，可以自主测试并求解最短路径问题。

以优化SVM算法的参数c和g为例，对SA（模拟退火）算法MATLAB源码进行了逐行中文注解。是很好的学习材料。