都知道TSP是经典的NP问题，从一个点开始遍历所有点，不重复，求最短路径。
可以用枚举终点，跑流量为2的最小费用，图论来做，时间复杂度为 ? 费用流已经用到堆优化了。显然点，边较多将无法承受。
如果不要求精确解，使用模拟退火也是一个不错的选择。模型简单，转移很暴力。
先随机生成一些解，然后随机挑两个点，开始试探转移。
这里，几乎是按照退火算法模板写的了，有初始化，有状态转移，有接受准则。
clc, clear sj0=load(‘sj.txt‘); x=sj0(:,[1:2:8]);x=x(:); y=sj0(:,[2:2:8]);y=y(:); sj=[x y]; d1=[70,40]; sj=[d1;sj;d1]; sj=sj*pi/180; d=zeros(102); for i=1:101 for j=i+1:102 d(i,j)=6370*acos(cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2))); end end d=d+d‘; path=[];long=inf; ? rand(‘state‘,sum(clock)); %初始化随机数发生器 ? for j=1:1000 %求较好的初始解 path0=[1 1+randperm(100),102]; temp=0; for i=1:101 temp=temp+d(path0(i),path0(i+1)); end if temp<long path=path0; long=temp; end end ? e = 0.1^30; L = 20000; at = 0.999; T = 1; ? for k = 1:L c = 2+floor(100*rand(1,2)); c = sort(c); c1 = c(1); c2 = c(2); df=d(path(c1-1),path(c2))+d(path(c1),path(c2+1))-d(path(c1-1),path(c1))-d(path(c2),path(c2+1)); if df < 0 path=[path(1:c1-1),path(c2:-1:c1),path(c2+1:102)]; long = long+df; elseif exp(-df/T)>rand path=[path(1:c1-1),path(c2:-1:c1),path(c2+1:102)]; long=long+df; end T = T*at; if T < e break; end end ? xx = sj(path,1); yy = sj(path,2); plot(xx,yy,‘-*‘);
