人工智能作业homework3——模拟退火解决TSP
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模拟退火算法
受固体退火过程的启发，Kirkpatrick等人意识到组合优化问题与固体退火过程的类似性，将组合优化问题类比为固体的退火过程，提出了求解组合优化问题的模拟退火算法。
表7.3给出了组合优化问题与固体退火过程的类比关系。
表7.3：组合优化问题与退火过程的类比
| 固体退火过程 | 组合优化问题 |
| 物理系统中的一个状态 | 组合优化问题的解 |
| 状态的能量 | 解的指标函数 |
| 能量最低状态 | 最优解 |
| 温度 | 控制参数 |
在求解组合优化问题时，首先给定一个比较大的t值，这相当于给定一个比较高的温度T。随机给定一个问题的解i，作为问题的初始解。在给定的t下，随机产生一个问题的解j，j∈N(i)，其中N(i)是i的邻域。从解i到新解j的转移概率，按照Metropolis准则确定，即：
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