模拟退火算法解决TSP问题-代码.doc

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1、模拟退火算法解决TSP问题一、算法说明：模拟退火算法求解TSP问题的流程框图如图所示二、结果分析蓝色字表示输出结果运行时间表示算法复杂度1)数据集一:模式城市数量为5时输入模式城市数量5为了方便查看，数据和结果保存在文件中<<<<邻接矩阵保存在文件模拟退火算法-随机产生数据.txt中<<<<访问顺序保存在文件模拟退火算法-结果数据.txt中模拟节点个数5运行时间:10ms邻接矩阵0157208110594936575909082204990075813682750访问节点顺序352412)数据集二:模式城市数量为10时输入模式城市数量10为了方便查看，数

2、据和结果保存在文件中<<<<邻接矩阵保存在文件模拟退火算法-随机产生数据.txt中<<<<访问顺序保存在文件模拟退火算法-结果数据.txt中模拟节点个数10运行时间:15ms邻接矩阵015720815949369082107518867152312105775037161799451312018370238545861618186162017674636759711738170617980524952995467610318873363145584679310969390213613680889605482101617527393540访问节点顺序176

3、108294533)数据集三:模式城市数量为20时输入模式城市数量20为了方便查看，数据和结果保存在文件中<<<<邻接矩阵保存在文件模拟退火算法-随机产生数据.txt中<<<<访问顺序保存在文件模拟退火算法-结果数据.txt中模拟节点个数20运行时间:17ms邻接矩阵01572081594936908275188671523121037161017994513123854586161176746367617957170805231887396935415472486227885100100209980062402730843381068729228285

4、9698145526208473492175474695751260397461585913314084037162343805299753518665077049188277337051169515917031438976916883627330491651082592019824816517341295790389684212316820697672481337844526743825493375439559690119592553548388532467558543847801520761102898307457207684401861151046

5、5291197295280518949958654208661476895997082489298510846366218413127117247757531481355308984075329429341552678621235431637357446375074847160753146229260188518448579966327402615172367828396697734382058219484260818522107852874506941528576684297115810125637611005961716296732845413346

6、0185120216791006958708857434640201215757225620访问节点顺序1912206175181521339101684141117代码：#include#include#include#include#include#include#include#include#include#defineMAX10000#defineINF#defineE0.//迭代误差#d

7、efineL20000//迭代次数#defineAT0.999//降温系数#defineT1//初始温度usingnamespacestd;structelement{//用来排序的数据结构intdata;//数据intindex;//序号};inttsp(intd[][MAX],intn,doublee,intl,doubleat,doublet,ints0[]);//利用模拟退火算法求解最短路径intcmp(constvoid*a,constvoid*b);//升序排列voidrand_of_n(inta[],intn);//产生1-n的随机排列并存

8、到a[]中intrandom(intm,intn);intdis[MAX][MA