用模拟退火求TSP如何？

慢跑20

一直EXCEL中为33个点之间，任意两个点之间的距离（没有数字的是无穷）。 求经过所有点之间的最短路线问题，。
5 t' P+ U4 S) v' I7 E) M: a5 H
A=xlsread('33点矩阵s上三角');
>> for i=1:33;
9 V1 q$ Y, n6 u$ w3 ^       for j = 1:33
                   if i<j
                 temp(i,j)=A(i,j);
                 A(j,i)=temp(i,j);
; |$ b+ E* V1 V* ?" D3 s                   end   
                 if isnan(A(i,j))
                 A(i,j)=inf;
                 end
         
    end
! H; w5 f2 M3 t! A5 J" [ end

+ b- u5 ^/ ^& ]
这样A为邻接矩阵了。然后运行百度的代码：
6 E5 p7 y9 |  T$ O- U9 x, N
: L) _2 [$ \/ B, V6 Z# F
) H0 H" J( o2 z$ Lfunction [f,T]=TSPSA(d,t0,tf)
3 {* j( Q! Q2 |+ y( N%TSP问题（货郎担问题，旅行商问题）的模拟退火算法通用malab源程序
% f目标最优值,T最优路线,d距离矩阵,t0初始温度,tf结束温度
6 a/ ?, M- {& N: Q9 z( Z[m,n]=size(d);
, e. W% }, D5 P& w7 k' P$ sL=100*n;
2 X" ^; q$ |( l9 e" @t=t0;
pi0=1:n;
min_f=0;
for k=1:n-1
6 g7 S3 @/ ?( Q& `% A" g  bmin_f=min_f+d(pi0(k),pi0(k+1));
- @, {; {" A7 xend
) ^4 b) l* ]( B0 tmin_f=min_f+d(pi0(n),pi0(1));
/ L2 i) ?$ M2 x7 L6 ip_min=pi0;
while t>tf
" H2 E; E5 h, Q/ J6 ]for k=1:L;
kk=rand;
0 A/ u. l$ U4 u+ G" x0 ~. ~0 Q8 y. c[d_f,pi_1]=exchange_2(pi0,d);
; y1 S' f. H: m$ fr_r=rand;
if d_f<0
pi0=pi_1;
elseif exp(d_f/t)>r_r
pi0=pi_1;
: p+ j* ^2 a% H5 p7 X. A3 Kelse
! \8 @- n7 n% d' \) U, Spi0=pi0;
' u/ d' G9 F+ ^: B6 q/ Jend
) G$ v: K, e5 aend
f_temp=0;
8 S- [! m/ A+ q. kfor k=1:n-1
f_temp=f_temp+d(pi0(k),pi0(k+1));
; Y* o3 D& |$ q8 k  |' H+ Aend
) @" i# v8 |- {+ W8 Xf_temp=f_temp+d(pi0(n),pi0(1));
* F  a  c/ m& M3 W' x) q9 u- V4 _7 gif min_f>f_temp
0 ]) J& e) ~0 f$ wmin_f=f_temp;
) M7 a( _. y6 r6 G( q/ L) `/ |p_min=pi0;
end
4 G1 v! Z9 r' k0 x! i0 m/ b; Q3 Wt=0.87*t;
end
f=min_f;
2 @1 R/ P: j6 qT=p_min;
1 \! d" `% i& I' {%aiwa要调用的子程序,用于产生新解
( Q) P+ A, h$ q  b  R: y' F4 lfunction [d_f,pi_r]=exchange_2(pi0,d)
+ F% D( N7 G) Z, S# p/ W- B[m,n]=size(d);
- i1 p" i3 O) M! g9 s: P0 }clear m;
4 Y) h2 g3 |! ku=rand;
u=u*(n-2);
2 _3 ?  i' g* c$ Qu=round(u);
" e( x6 X' J- F, Z& H3 [% Qif u<2
u=2;
end
if u>n-2
u=n-2;
end
3 \1 Z) z! A8 v0 J; ^  \. ~v=rand;
v=v*(n-u+1);
6 E7 m1 |6 N6 j" x& ov=round(v);
if v<1
  o9 n+ g0 @# ?( m) S2 h$ L0 wv=1;
end
1 S  x2 o! n$ u3 Bv=u+v;
if v>n
, c% K. p6 B1 z& Tv=n;
3 F+ S1 B, a; l: \( c+ _end
' t4 s9 o5 c2 _# y% _8 Y) v! Tpi_1(u)=pi0(v);
pi_1(v)=pi0(u);
- L7 C5 p5 ?) W- z- nif u>1
for k=1:u-1
pi_1(k)=pi0(k);
end
# N3 t1 ~% A6 J/ u/ @3 e, S! G# T$ tend
* Q8 Y$ K# ?" O7 m+ Zif v>(u+1)
2 g, n6 K% l( z/ I9 a+ b6 D, ffor k=1:v-u-1
1 Q7 E( d) I  |9 vpi_1(u+k)=pi0(v-k);
) m8 N9 W* i6 T) G9 k1 Xend
end
if v<n
for k=(v+1):n
pi_1(k)=pi0(k);
end
end
6 w3 f6 o- F# r6 [, Fd_f=0;
if v<n
d_f=d(pi0(u-1),pi0(v))+d(pi0(u),pi0(v+1));
for k=(u+1):n
d_f=d_f+d(pi0(k),pi0(k-1));
end
( c$ t# N$ u) \# w1 Md_f=d_f-d(pi0(u-1),pi0(u))-d(pi0(v),pi0(v+1));
for k=(u+1):n
d_f=d_f-d(pi0(k-1),pi0(k));
end
: s5 O- }. E8 Celse
d_f=d(pi0(u-1),pi0(v))+d(pi0(u),pi0(1))-d(pi0(u-1),pi0(u))-d(pi0(v),pi0(1));
" O7 c$ O8 f& Xfor k=(u+1):n
d_f=d_f+d(pi0(k),pi0(k-1));
" H0 ?, Z0 u* H# p: b4 y3 u; eend
for k=(u+1):n
, {2 C7 d6 V4 n" D# A8 ]d_f=d_f-d(pi0(k-1),pi0(k));
) v& K4 H! B6 |* {8 g1 Y- E" nend
end
6 L% N! q+ D3 F6 h' w2 i8 ^% r) tpi_r=pi_1;
/ X+ d+ `3 J+ O& `  G% x2 i
- O- j6 H& C- N4 L1 n7 I得到：
  [f,T]=TSPSA(A,0,99)
$ s/ w8 k1 v# E) z6 @3 W
f =

; h/ @/ d/ {3 X8 M" d0 ?/ H3 S   Inf

$ `1 Y4 J# d" U3 B' v( Y; A
T =

  Columns 1 through 18

+ |3 `: _2 X4 i2 j7 t2 D& V     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10    11    12    13    14    15    16    17    18

( s+ h5 S$ i+ N8 V) G) a5 c  Columns 19 through 33

    19    20    21    22    23    24    25    26    27    28    29    30    31    32    33

这个初始，结束温度是自己随便设定的？？
得到的这个F是无穷？？？难道？？？  T又是什么意思呢？？

冰E柠檬

在利用模拟退火算法进行优化之前，必须首先选取一个优化的起始点，优化起始点可以随机选取也可根据经验选取.
F是目标最优值,T为最优路线。
F是无穷可能说明所求目标值没有路径到达没有最优解，或者是不是由于哪个步骤出现了什么问题（比如数据，或者邻接矩阵那里等等。。。）导致没有最优解。。。T表示的是最优解的起点到终点的最优路线。。。。。

magic2728

模拟退火算法是一种模拟工业退火时的一种智能算法，是利用这种自然现象带来的启发帮助算法设计。
# `3 @" a0 [+ v6 H应该来说，这个算法的各个参数的调整是需要一些经验的。初始温度和结束温度确实需要自己设定才是，而且设定好坏直接决定你的解的好坏。f是无穷表明当前的得到的最优解的路径长度是无穷，也就是说，你现在的路径里，存在两个不相通的目标点；T是路径，可以看出这个路径就是从第一个点顺次走下去，所以应该是你的温度值设定不当，导致退货过程不佳而造成的，应该调整温度来重新测试。