模拟退火Boltzmann机解决旅行商问题

"这是一个基于模拟退火算法的Boltzmann机程序，用于解决旅行商问题(TSP)。" Boltzmann机是一种受到热力学中Boltzmann分布启发的人工神经网络模型，由David H. Ackley、Geoffrey E. Hinton和Terry J. Sejnowski在1985年的《认知科学》杂志上提出。它主要用于学习和优化复杂问题，如模式识别、数据压缩和解决约束满足问题。在这个程序中，Boltzmann机被应用到旅行商问题的求解上，这是一个经典的组合优化问题，目标是找到访问一系列城市并返回起点的最短路径，每个城市只能访问一次。 在给出的代码片段中，可以看到以下几个关键部分： 1. **DECLAREATIONS**：这部分定义了各种类型和常量，如BOOL、INT、REAL，以及布尔运算符FALSE、TRUE、NOT、AND、OR。还定义了一个常数`PI`和一个平方函数`sqr(x)`。这些定义简化了后续代码的阅读和编写。 2. **STRUCTURE**：定义了一个名为“ANET”的结构体，表示Boltzmann机的网络。结构体包含两个成员：Units表示网络中的单元数量，Output表示每个单元的输出状态，On是一个计数器，用于跟踪单元的“开”状态。 3. **Simulated Annealing**：模拟退火是一种全局优化技术，灵感来源于金属冷却过程。在Boltzmann机中，模拟退火通过接受当前解决方案的随机变化（即生成新的网络状态）来探索解决方案空间，即使新状态可能略差。接受概率与温度（模拟退火中的一个参数）相关，初始时温度较高，随着迭代进行逐渐降低，从而从全局视角寻找最优解。 4. **Traveling Salesman Problem (TSP)**：旅行商问题是一个著名的NP完全问题，适合用Boltzmann机来求解。在这个程序中，Boltzmann机通过模拟退火算法生成和评估可能的城市路径，以找到最短的旅行路线。 5. **Algorithm**：虽然提供的代码没有完整的算法实现，但可以推测程序将包含初始化网络状态、设定温度、迭代过程（包括状态更新和温度调整）、以及停止条件等步骤。 6. **References**：代码的末尾提到了原始的Boltzmann机学习算法的出处，这是一篇1985年的《认知科学》论文，作者是D.H. Ackley等人，可以作为深入理解Boltzmann机原理的参考资料。 这个程序通过Boltzmann机和模拟退火算法相结合，旨在解决旅行商问题，提供了一种在复杂问题中寻找近似最优解的方法。为了完整运行这个程序，你需要补充缺失的部分，如初始化网络、更新规则、温度调度函数，以及实际的TSP问题实例数据处理。