MATLAB实战系列(五)-模拟退火(SA)算法求解旅行商 (TSP)问题MATLAB代码讲解
【摘要】
一 | 模拟退火图片演示
首先为了让各位能够对模拟退火算法有一个直观的视觉冲击,现在我们想要找到下面这幅图的极大值点,很明显这幅图中有许多局部极值点,如果仅仅采用简单的爬山算法很容易陷入局部最优。
这时候我们就想如果在搜索过程中陷入了局部最优,那么我们有没有什么办法从这个局部最优点“逃走”呢?
办法总...
一 | 模拟退火图片演示
首先为了让各位能够对模拟退火算法有一个直观的视觉冲击,现在我们想要找到下面这幅图的极大值点,很明显这幅图中有许多局部极值点,如果仅仅采用简单的爬山算法很容易陷入局部最优。

这时候我们就想如果在搜索过程中陷入了局部最优,那么我们有没有什么办法从这个局部最优点“逃走”呢?
办法总比困难多,既然在搜索过程中已经陷入了局部最优,反正按照常规的思路,陷入局部最优后如果继续进行搜索,基本上找不到比这个局部最优解更好的解。
如果一直找不到比局部最优解更好的解,(PS:常规的思维是不如这个局部最优解好,我们就不对当前解进行更新),那么很明显最终的搜索结果只能是这个局部最优解。
但是,我想各位小伙伴已经注意到了,常规思维是
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