octave 模拟退火算法

要使用Octave实现模拟退火算法，您可以参考以下步骤：

1. 首先，加载并准备数据。根据引用中的代码，您可以将敌方目标的数据加载到Octave环境中。根据您的问题，您可能需要根据自己的需求调整数据。

2. 然后，根据您的需求设置参数。例如，设置初始温度、退火速率、最大迭代次数等。

3. 接下来，编写一个计算代价函数的函数。根据您的问题，您可以根据引用中的代码编写一个函数来计算旅行商问题中两个城市之间的距离。

4. 然后，使用随机生成的初始解来开始模拟退火算法的迭代过程。根据引用中的代码，您可以编写一个循环来生成新的解，并根据某个准则（如Metropolis准则）决定是否接受新的解。

5. 在迭代过程中，逐渐降低温度，直到达到停止条件（如温度小于某个阈值）。

6. 最后，输出最优解（最短路径）以及路径的长度。

请注意，以上步骤只是一个基本的框架，您可能需要根据您的具体问题进行适当的调整和修改。为了更好地理解模拟退火算法的实现细节，您可以参考引用和引用中提供的论文和教程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab最简单的代码-niso-ex1-tsp::compass:自然启发式搜索和优化练习1的代码-旅行商问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38750999/18967092)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [matlab最简单的代码-Solving-Travelling-Salesman-Problem-using-Stochastic-Local](https://download.csdn.net/download/weixin_38670420/18967101)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [模拟退火算法MATLAB](https://blog.csdn.net/xuxinrk/article/details/80231794)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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