模拟退火算法求解TSP matlab

以下是使用模拟退火算法求解TSP的MATLAB代码示例：

% 读入TSP数据
data = load('data.txt');
n = size(data, 1);

% 计算距离矩阵
dist = zeros(n, n);
for i = 1:n
    for j = 1:n
        dist(i, j) = norm(data(i, :) - data(j, :));
    end
end

% 初始化
T = 100; % 初始温度
T_min = 1e-8; % 最小温度
alpha = 0.99; % 降温系数
x = randperm(n); % 随机生成初始解
x_best = x; % 记录最优解
f_best = inf; % 记录最优解的函数值
f = 0; % 计算当前解的函数值
for i = 1:n-1
    f = f + dist(x(i), x(i+1));
end
f = f + dist(x(n), x(1));

% 模拟退火
while T > T_min
    for i = 1:n^2
        % 生成新解
        x_new = x;
        k = randi(n-1, 1, 2);
        x_new(k(1):k(2)) = x(k(2):-1:k(1));
        
        % 计算新解的函数值
        f_new = 0;
        for j = 1:n-1
            f_new = f_new + dist(x_new(j), x_new(j+1));
        end
        f_new = f_new + dist(x_new(n), x_new(1));
        
        % 判断是否接受新解
        delta = f_new - f;
        if delta < 0 || exp(-delta/T) > rand()
            x = x_new;
            f = f_new;
            if f < f_best
                x_best = x;
                f_best = f;
            end
        end
    end
    
    % 降温
    T = T * alpha;
end

% 输出最优解和最优解的函数值
disp(x_best);
disp(f_best);

其中，`data.txt`是存储TSP数据的文本文件，每一行表示一个城市的坐标，例如：

1 2
3 4
5 6

表示有三个城市，它们的坐标分别为(1,2)，(3,4)和(5,6)。