Simulated Annealing(模拟退火算法)-白红宇

Simulated Annealing(模拟退火算法)

阅读量：6717 次

发布时间：2019-06-25

本文共 1032 字，大约阅读时间需要 3 分钟。

/*Simulated Annealing(模拟退火算法)求解旅行商问题(TSP)网上给的数据是31个省会的坐标，蚁群算法得到的结果是：15378我算的结果中，最好的一次是：15495*/#include
     
      #include
      
       #include
       
        //#include
        
         #include
         
          #include
          
           #define N 31 //城市个数#define Tmax 8000 //初始温度#define Tmin 1E-10 //终止温度#define RATE 0.95 //温度衰减率#define in_loop 13000 //内层循环次数#define out_loop 2000 //外层循环次数#define p_limit 10000 //概率选择次数using namespace std;//31个省会x和y的坐标double x[N]={ 1304,3639,4177,3712,3488,3326,3238,4196,4312,4386,3007,2562,2788,2381,1332,3715,3918,4061,3780,3676,4029,4263,3429,3507,3394,3439,2935,3140,2545,2778,2370};double y[N]={ 2312,1315,2244,1399,1535,1556,1229,1004,790,570,1970,1756,1491,1676,695,1678,2179,2370,2212,2578,2838,2931,1908,2367,2643,3201,3240,3550,2357,2826,2975};//两个城市之间的距离double d[N][N];void init(){ //初始化任意两个城市的距离 for(int i=0;i
           
            Tmin){ for(int i=0;i
            
             rnd)cp=np; p_t++; } if(p_t>p_limit){ out_t++; break; } } if(cp.dis