MPI并行编程优化TSP问题：模拟退火算法实践

"这篇技术报告详细介绍了如何使用MPI并行编程技术实现基于模拟退火算法对旅行商问题(TSP)的优化。报告来自于广东工业大学计算机学院工一717实验室的团队，成员包括周俊豪、纪伟、金赖晓斌。他们在2015年的全国并行应用挑战赛中荣获华中及华南赛区一等奖。报告主要分为五个部分，涵盖了应用程序的介绍、运行环境、分析、优化过程以及结果展示。" 1. 应用程序简介 该程序采用模拟退火算法来解决旅行商问题。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，旅行商需要找到访问n个城市的最短路径，每个城市只访问一次，并最终返回起点。模拟退火算法是基于物理中的固体退火过程，通过随机搜索和温度控制，能够全局优化目标函数，避免陷入局部最优。 2. 模拟退火算法 模拟退火算法起始于一个较高的温度，随着温度逐渐降低，它能够在解空间中进行概率性的探索，从而有可能跳出局部最优，寻找到全局最优解。在每一步，算法会根据当前解和新解之间的能量差来决定是否接受新解，这个决策过程由一个温度相关的概率函数控制。 3. 应用程序运行环境 程序在两种环境下运行：一种是使用Intel Compiler和MPI的CPU环境，另一种是在配备64GB内存的Red Hat Linux服务器上的MIC（多核融合处理器）环境。操作系统为Red Hat 4.4.6-4，内核版本为2.6.32-279.e16.x86_64。 4. 应用程序分析 报告深入分析了模拟退火算法在解决TSP问题中的流程，特别是Neighbour()函数，该函数用于生成新的序列，这是算法迭代过程中的关键步骤，通过改变现有解的顺序来探索可能的更优解。 5. 应用程序运行和优化 程序的运行和优化过程包括了初始化、迭代、温度更新以及决策机制等步骤。优化过程中，团队可能对算法参数（如初始温度、降温速率等）进行了调整，以提高收敛速度和解决方案质量。 6. 应用程序运行和优化结果 尽管具体的结果没有详细给出，但可以推断，报告中应包含了最优路径的长度、执行时间以及性能对比等关键指标，以证明所采用的并行模拟退火算法在解决大规模TSP问题时的有效性和效率。 这篇技术报告展示了MPI并行编程在优化复杂计算问题上的应用，特别是在解决旅行商问题这一NP完全问题时，模拟退火算法与并行计算的结合提供了强大的求解能力。通过理解和应用这些技术，可以解决其他类似的大规模优化问题。