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，。
3 b+ n6 W. x( w& h3 C7 u% l7 F
; d7 |4 Z) j) [2 s A=xlsread('33点矩阵s上三角');
>> for i=1:33;
       for j = 1:33
& Q9 G, Y% t# O% E                   if i<j
                 temp(i,j)=A(i,j);
                 A(j,i)=temp(i,j);
" q0 g; L9 e6 B: B9 ^                   end   
                 if isnan(A(i,j))
                 A(i,j)=inf;
                 end
" Q/ L, f, [: S) C" c" }         
    end
+ q6 j; V3 _) e  m( @- M; l end


这样A为邻接矩阵了。然后运行百度的代码：
; h: p, k  Q6 ^6 }& ?# G

function [f,T]=TSPSA(d,t0,tf)
3 A# U( i: Q' w& i# C%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
+ V' R' e1 S7 L$ S% 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
[m,n]=size(d);
3 e6 c/ C& H# W$ p' C( VL=100*n;
t=t0;
pi0=1:n;
min_f=0;
; M: c. t8 e3 x9 t5 v5 Jfor k=1:n-1
min_f=min_f+d(pi0(k),pi0(k+1));
. G3 P9 G  t, N9 ~5 ^+ O- pend
min_f=min_f+d(pi0(n),pi0(1));
p_min=pi0;
while t>tf
for k=1:L;
) e- U" E& ?; w8 {( P: pkk=rand;
[d_f,pi_1]=exchange_2(pi0,d);
# @% A0 d- s, b  [: xr_r=rand;
if d_f<0
pi0=pi_1;
elseif exp(d_f/t)>r_r
pi0=pi_1;
2 o' A/ o7 g3 u9 \9 }1 k2 o1 p9 Relse
pi0=pi0;
end
end
. z! z& L& K$ F/ Wf_temp=0;
for k=1:n-1
5 j  j" ?- v0 K" T& ]6 F! Wf_temp=f_temp+d(pi0(k),pi0(k+1));
& X" p/ h6 y9 ~  V3 U! @end
f_temp=f_temp+d(pi0(n),pi0(1));
! Y' Q9 g+ A* D# R6 Zif min_f>f_temp
min_f=f_temp;
4 b' S2 X5 g1 Y8 x! yp_min=pi0;
end
t=0.87*t;
. [4 _* j( _) j6 S! v; v5 uend
) W2 ~+ p9 \4 C! @% L! G) rf=min_f;
+ g" R( O$ J& y+ V1 @, bT=p_min;
! L! c) t2 |$ r0 z) d+ F%aiwa要调用的子程序,用于产生新解
function [d_f,pi_r]=exchange_2(pi0,d)
6 Q( z: X5 E6 L3 O  h/ H- m8 i) o[m,n]=size(d);
clear m;
; G5 Y: |! Z( c' h, P& w! K# T8 L$ Vu=rand;
- `6 p( i) e" L( W, su=u*(n-2);
u=round(u);
+ a4 M5 e7 b% C, y) iif u<2
- }, H8 Y4 B4 x' l8 m- }u=2;
end
$ Y0 k% m( h( b! Sif u>n-2
u=n-2;
- l4 D" L6 _7 [- Q' ?* Zend
- p/ A" c( h" U9 Yv=rand;
v=v*(n-u+1);
% n3 N+ r4 P, j' q$ w2 m5 _7 m6 wv=round(v);
! o# n+ j' J; y6 x" M8 eif v<1
v=1;
2 r! j) U: q) Y' [7 I4 jend
% ~: D8 h  u6 }5 y' w4 Dv=u+v;
: F0 L6 G$ W$ A- T  D% lif v>n
/ Y0 L$ v' O/ A: S7 _6 kv=n;
0 Y$ ]. o. E0 Gend
3 F8 Z9 J- c) Y5 N5 U" ]pi_1(u)=pi0(v);
% }1 y4 {/ ~! Z' qpi_1(v)=pi0(u);
if u>1
for k=1:u-1
0 Y) i7 k- B3 U5 N5 Z, ^% w# ^pi_1(k)=pi0(k);
& F- w( j8 Y# ?- Pend
# Y& P/ B+ d: hend
if v>(u+1)
for k=1:v-u-1
pi_1(u+k)=pi0(v-k);
end
4 p8 s6 V2 }' A5 `- z. o4 kend
. g( }7 }0 U  ?if v<n
- }. H, v) _* V: dfor k=(v+1):n
+ r7 Z3 Z* A1 @  v+ vpi_1(k)=pi0(k);
end
9 o) z$ h- C4 [! e- ?0 oend
& m" V, }; w3 e7 ^! h) j8 r8 g! cd_f=0;
if v<n
! S: q' v, }0 \( @; Kd_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
d_f=d_f-d(pi0(u-1),pi0(u))-d(pi0(v),pi0(v+1));
7 h- l6 X/ T2 O9 ^) |, a  }for k=(u+1):n
d_f=d_f-d(pi0(k-1),pi0(k));
9 q( W' F( g7 {# O) J0 Aend
else
5 f1 j  M* S1 g3 s% t3 Bd_f=d(pi0(u-1),pi0(v))+d(pi0(u),pi0(1))-d(pi0(u-1),pi0(u))-d(pi0(v),pi0(1));
7 H; p5 x* h, w# b( q% Bfor k=(u+1):n
d_f=d_f+d(pi0(k),pi0(k-1));
, z  \( Q3 S4 {- V8 l: H2 zend
for k=(u+1):n
% M  E; ^, \9 J! Pd_f=d_f-d(pi0(k-1),pi0(k));
( h6 u- o7 `3 T/ a; O# }* Vend
end
5 v& N( @  i' D( |9 c) Wpi_r=pi_1;

2 `% q; _+ N' U0 K& K8 t0 P得到：
  [f,T]=TSPSA(A,0,99)
) S6 d5 r7 y1 q6 _
f =

$ e7 }+ H: F0 _% ^   Inf

4 s4 S4 F% I( W5 F  c8 c  x/ F( Z
- l8 f& F# G& F' x% z9 K: ST =

  Columns 1 through 18
* Q/ r2 U3 x8 y& C5 X6 Y
: |  b- z' ?9 l! i! ^+ R# Z% v     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10    11    12    13    14    15    16    17    18
$ A+ T7 a' L$ m' ~" W
  Columns 19 through 33
  Q0 H0 F7 ^5 @
" h+ B4 J2 W5 G    19    20    21    22    23    24    25    26    27    28    29    30    31    32    33

9 D7 E: v; p1 k3 Z4 E6 a6 C9 E这个初始，结束温度是自己随便设定的？？
# O! g: L3 h4 I3 v1 Q' n" `) U* `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。
7 @9 l0 V# |6 I# s' M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。