模拟退火算法实现旅行商算法

所属分类:人工智能/神经网络/深度学习
开发工具:Visual C++
文件大小:2KB
下载次数:181
上传日期:2005-04-09 17:36:49
上 传 者wiltshine
说明:  采用的是康力山等人确定的实验参数。 对于n个城市的旅行商问题,其参数如下: 初始温度:t0=280, 每一个温度下采用固定的迭代次数L=100n, 温度的衰减系数alpha=0.92 算法停止的准则是当相邻两个温度得到的解变化很小时算法停止。
(used the Stanozolol Hill were determined by the experimental parameters. N cities for the traveling salesman problem, the parameters are as follows : initial temperature : t0 = 280, each a fixed temperature of the iteration number L = 100n, temperature attenuation coefficient alpha = 0.92 algorithm to stop the criteria when two adjacent the temperature change was very Solution Algorithm stop.)

文件列表:
stimulation_final.cpp (4133, 2003-12-20)

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