原文链接：https://www.cnblogs.com/sench/p/9427193.html一、什么是模拟退火算法 1、爬山算法 在了解模拟退火算法之前，先来看一下爬山算法：爬山算法是一种贪心算法，该算法每次从当前的解空间中选取一个解作为最优解，直到达到一个局部最优解。假设函数f(x)的图像如下图： 现在使用爬山算法来求f(x)的最大值，若C为当前最优解，则爬山算法搜索到A就会停止搜索，这会获得一个局部最优解，而不是全局最优解。 2、模拟退火算法 继续...
模拟退火算法是用来求解最优化问题的算法。比如著名的TSP问题，函数最大值最小值问题等等。接下来将以如下几个方面来详细介绍模拟退火算法。 Contents 1. 模拟退火算法认识 2. 模拟退火算法描述 3. 费马点问题求解 4. 最小包含球问题求解 5. 函数最值问题求解 6. TSP问题求解 1. 模拟退火算法认识 爬山算法也是一个用来求解最优化问题的算法，每次都向着当前上升最快的方向往上爬，但是初始化不同可...
参考来源： https://am207.github.io/2017/wiki/lab4.html#traveling-salesman-problem-tsp 在解决旅行商问题时，用到了模拟退火算法。 1.Metropolis准则 该准则表示以概率接受新状态。假设在温度$t$时刻，由当前状态$n$产生新状态$n+1$，两者能量分别为$E(n)$和$E(n+1)$. 则 接受新状态的概率为 (1) 如果$E(n+1) < E(n)$，则概率1接受新状态$E(n+1)$ (2)如果$E(n+1) \geq E(n)$，则判断条件\[e^{-\frac{E(n+1)-E(n)}{T}}>[0,1)区间...