模拟退火算法解决MAX-CUT问题C++代码

资源摘要信息:"此资源主要介绍了一个使用C++编写的模拟退火算法程序，用于解决加权完全图上的MAX-CUT问题。MAX-CUT问题属于组合优化领域中的一个著名问题，其目标是找到一种方式，将图的顶点集合分割成两个不相交的子集，使得两个子集间的边的权重和最大。在此代码实现中，图的权重被限制为+1和-1，这是一种特殊情况的MAX-CUT问题，即二分图的最大割问题。 模拟退火是一种概率型算法，它受到物理学中固体物质退火过程的启发。算法通过模拟温度下降的过程来寻找系统的最小能量状态，即问题的最优解或近似最优解。该算法的一个关键特性是，在寻解过程中允许“爬山”，即有时会接受比当前解差的解，这有助于避免局部最优解，增加找到全局最优解的概率。 在此资源中，程序的编译和运行需要依赖于OpenMP，OpenMP是一种用于多线程并行编程的API。因此，为了正确编译和运行程序，用户需要在支持OpenMP的系统上使用make命令来编译程序。此外，程序的执行还涉及到一些特定的参数： - `<input graph>`：输入图文件的路径，文件应包含图的加权信息。 - `<num threads>`：指定程序运行时的线程数量，用于并行计算。 - `<sync steps>`：同步步骤数，它指的是在并行算法中，线程同步的频率。 - `[<target energy>]`：目标能量值是一个可选参数，用来提前终止模拟退火过程，当系统能量低于此值时停止搜索。 用户可以通过指定不同的参数值来尝试找出不同的解或者对算法进行性能测试。 下载资源的压缩包名为SA-complete-graph-master，其中包含了上述模拟退火算法的完整源代码。下载并解压后，用户应该阅读其中的README.md文件，以获取更详细的使用方法和其它可能的实现细节。这个文档可能是由项目作者提供的，用来指导用户如何安装和运行程序，并解释了一些关于程序设计和算法实现的背景知识。 该资源的目标受众是对组合优化问题和模拟退火算法感兴趣的开发者和研究人员。通过使用此代码，用户不仅能够实现一个针对特定类型问题的高效算法，还能够通过修改和扩展代码来学习和探索算法的不同变种。此外，由于涉及到并行计算，这个资源也可以作为并行编程和多线程应用的一个很好的实践案例。"