使用模拟退火算法解决工作指派问题的C++代码实现

"该文档是关于使用C++编程语言实现模拟退火算法来解决工作指派问题的一个实例。文档中的代码展示了如何构建和运行模拟退火算法，以及如何读取和处理工作时间矩阵数据。" 在工作指派问题中，我们通常需要找到一个最佳的分配方式，使得每个工人分配到一个工作，且总的工作完成时间最小。模拟退火算法是一种启发式搜索方法，用于解决这类组合优化问题，它可以避免陷入局部最优解，从而有可能找到全局最优解。 在这个C++程序中，主要包含以下几个关键部分： 1. **数据结构定义**：定义了一个名为`work`的结构体，其中包含`p[MAXN]`表示工人序号，`time`表示工作所需的时间。 2. **常量定义**：程序中定义了几个关键的常量，如`INIT_T`（初始温度）、`RATE`（温度衰减率）、`FINAL_T`（终止温度）、`IN_LOOP`（内层循环次数）和`OUT_LOOP`（外层循环次数）。这些常量用于控制模拟退火算法的执行过程。 3. **交换函数**：`swap(int a, int b)`用于交换两个工人的工作。 4. **计算总时间函数**：`totaldist(work p)`计算当前工作分配的总时间。它首先计算每个工人被分配的工作数量，然后根据工作时间矩阵`D`计算总成本。 5. **初始化函数**：`init()`负责读取输入的工人数量`N`和工作时间矩阵`D`，并进行必要的初始化操作。 6. **模拟退火算法核心**：虽然没有提供完整的算法实现，但我们可以推断这个程序会包含一个主循环，该循环包含内外两层，分别对应于温度的降低和当前状态的更新。在每一步，算法可能会接受一个更差的解决方案（有一定的概率），以便跳出局部最优，向全局最优靠近。 7. **最佳路径存储**：`bestwork`结构体用于存储当前找到的最优解。 通过运行这个程序，用户可以输入工作时间和工人数量，程序将运用模拟退火算法找到一个接近全局最优的工作分配方案，以最小化总的完成时间。由于代码不完整，实际运行还需要补充完整的算法逻辑和输出结果的部分。 模拟退火算法的核心思想是通过模拟固体冷却过程中原子运动的现象，以概率的方式接受较差的解，随着迭代过程温度逐渐降低，最终找到一个接近全局最优的解。在解决工作指派问题时，它能够有效地避免陷入局部最优，对于大规模的问题实例，其性能往往优于其他简单的优化算法。