模拟退火算法在tsp问题中的应用研究毕业论文

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1、毕业论文（设计）题目模拟退火算法在TSP问题中的应用研究目录摘要IIIABSTRACTIV第一章前言11.1TSP问题的基本概念11.2模拟退火算法的背景11.3发展趋势1第二章相关知识介绍12.1模拟退火算法的原理12.1.1模拟退火的基本思想12.1.2算法对应动态演示步骤12.2TSP问题简述12.3组合优化问题简述12.4蚁群算法及其它算法原理12.4.1蚁群优化算法12.4.2其它优化算法1第三章问题描述与算法分析研究13.1应用研究整体规划13.2应用开发环境13.2.1开发语言13.2.2开发平台13.3TSP问题的描述和分析13.4模拟退火算

2、法的分析13.4.1模拟退火算法模型13.4.2模拟退火算法与优化问题分析13.5应用研究方案分析1第四章算法具体设计与编码实现14.1基于模拟退火算法求解TSP问题详细设计14.1.1求解TSP问题的模拟退火算法及流程图14.1.2算法温度的选择和变化14.1.3定义坐标表的具体参数与具体实现14.1.4新解的产生方法14.2求解TSP问题的算法主体模块详细设计14.3算法的具体编码实现14.3.1建立城市坐标文本文件14.3.2DOS下界面数据输出以及概率统计与分析1第五章算法运行分析15.1运行界面图示15.2运行结果1第六章结束语1致谢1参考文献1摘

3、要TSP问题是一个典型的NP完全问题,模拟退火算法是求解此问题的一种理想方法。模拟退火算法是将物理退火过程与组合优化相结合在一起的一种随机迭代寻优算法，TSP问题即旅行商问题是一个组合优化问题，该问题被证明具有NPC计算复杂性。因此，研究模拟退化算法的基本原理及其在TSP问题求解中的应用受到高度的关注。本文主要阐述了模拟退火算法的原理和一些与其相关联的知识结构点。通过对其算法的原理，以及退火算法在函数优化问题上的应用，与优化组合问题的研究来了解TSP问题以及模拟退火算法上解决实际问题上的应用与研究。帮助理解模拟退化算法的基本原理及其在TSP问题求解中的应用。

4、关键词模拟退火算法，TSP，组合优化，C/C++，遗传算法ABSTRACTTSPproblemisatypicalNP-completeproblem,usingsimulatedannealingalgorithmtosolvethisproblemisanidealway.SimulatedAnnealingAlgorithmcombinestheprocessofphysicalannealingandcombinatorialoptimizationtogether,itisastochasticiterativeoptimizationalgori

5、thm,TSPproblemthatthetravelingsalesmanproblemisacombinatorialoptimizationproblemthatisshowntohaveNPCcomputationalcomplexity.Therefore,studyingthebasicprinciplesofsimulatedannealingalgorithmanditsapplicationinproblemsolvingTSPshouldhaveahighdegreeofattention.Thisarticlefocusesonthep

6、rincipleofsimulatedannealingalgorithmandsomeoftheknowledgestructurewhatassociatedwiththefirstpoint.Bystudyingtheprincipleoftheiralgorithm,simulatedannealingalgorithmtooptimizetheapplicationfunction,andoptimizationofresearchtounderstandtheproblemandthesimulatedannealingalgorithmforT

7、SPThepracticalapplicationandresearch.HelptounderstandthebasicprinciplesofsimulatedannealingalgorithmanditsapplicationinsolvingTSPproblems.KEYWORDS:SAA，GeneticAlgorithm，CombinatorialOptimization，TSP，C/C++第一章前言模拟退火算法是将物理退火过程与组合优化相结合的一种随机迭代寻优算法，TSP问题即旅行商问题是一个组合优化问题，该问题被证明具有NPC计算复杂性，因此

8、研究模拟退化算法的基本原理及其在TSP问题求解中的应