模拟退火算法解决越库配送

模拟退火算法是一种基于Monte Carlo迭代求解策略的随机寻优算法，它可以应用于求解组合最优化问题。模拟退火算法的思想最早由Metropolis等人于1953年提出，Kirkpatrick于1983年第一次使用模拟退火算法求解组合最优化问题\[2\]。模拟退火算法的目的是为具有NP复杂性的问题提供有效的近似求解算法，它克服了其他优化过程容易陷入局部极小的缺陷和对初值的依赖性\[2\]。

对于越库配送问题，模拟退火算法可以被用来寻找最优的配送路径。在这个问题中，模拟退火算法可以通过定义合适的状态产生函数来生成不同的配送路径，并利用目标函数评估每个路径的优劣。通过随机选择邻域解并根据一定的概率接受劣质解，模拟退火算法可以在全局范围内搜索最优的配送路径\[3\]。

为了提高模拟退火算法的搜索效率，可以采取一些改进措施。例如，选择合适的初始状态、设计合适的状态产生函数、改进对温度的控制方式、采用并行搜索结构等\[3\]。此外，还可以增加记忆功能，将到目前为止的最优解存储下来，以避免遗失当前遇到的最优解；增加升温或重升温过程，以调整搜索进程中的当前状态；对每一当前状态，采用多次搜索策略，以概率接受区域内的最优状态；与其他搜索机制的算法相结合，综合其他算法的优点，提高运行效率和求解质量\[3\]。

综上所述，模拟退火算法可以应用于解决越库配送问题，通过随机搜索和概率接受劣质解的方式，寻找最优的配送路径。通过合适的改进措施，可以提高模拟退火算法的搜索效率和求解质量。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [算法学习之模拟退火算法路径规划（python代码实现）](https://blog.csdn.net/qq_34942642/article/details/106332121)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【配送路径规划】模拟退火算法单配送中心多客户多车辆配送路径规划【含Matlab源码 1604期】](https://blog.csdn.net/weixin_63266434/article/details/128815511)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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