问题背景： 假期到了，你打算制定一个假期旅行计划，连续游玩若干个城市，假设旅行中的交通成本与城市间的旅行距离成正比。同时，你需要携带一定的出游物品，这些物品有不同的体积和重要度，但是你的行李箱有一定的容量限制。为了使你的旅行更加愉快，你希望：  选择最佳的旅游路线，使得总旅行中的交通成本最低。  选择最佳的物品，使得在满足背包容量限制的情况下，重要度最大。 问题 1：旅游路线优化 任务描述：  设定若干个旅游城市（至少 10 个），并给出每个城市位置坐标。  建立旅行商问题（TSP）的数学模型，目标是找到一条路径，每个城市只访问一次，最终回到起点城市，并且使得总旅行交通成本最低。  采用遗传算法，使用 MATLAB 编程实现 TSP 的求解。 给出结果分析。 具体要求：  描述 TSP 的背景和重要性。  提供目标旅游城市的坐标位置，和单位距离的旅行交通成本，并解释数据来源（可以是虚拟数据，言之成理即可），以坐标值计算城市间的平面直线距离作为旅行距离。  建立 TSP 的数学模型，包括目标函数和约束条件。  编写 MATLAB 代码求解 TSP 问题（要求附上主要代

chapter19————基于模拟退火算法的TSP算法

在IWO算法的基础上加入遗传算法的交叉和变异操作，利于快速收敛到最优解。将遗传算子应用于所有生成的种子，可以有效地避免算法陷入局部最优解。

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现代社会快速发展，时间就是生命。在日益发展的社会里，各行各业就讲究效率，效率几乎可以说就是一切。在外卖行业更是如此，如何在最短的时间里送出的外卖更多？在不考虑骑手所接的单数相同时，我们可以认为骑手配送外卖时所走的路线最优，他的效率就是最高 。

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以14个城市为例，假定14个城市的位置坐标，利用遗传算法便利城市路径

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。

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。

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