Question

我正在寻求在Java中实现模拟退火算法以找到Travelling Salesman Problem的最佳路径，到目前为止，我已经实现了暴力，并且我希望修改该代码以便使用模拟退火。显然，强力和模拟退火是非常不同的，并且使用非常不同的功能。

我知道模拟退火使用一个称为温度的变量，然后随着算法的运行而冷却;温度从高处开始逐渐冷却。虽然温度很高，但算法更可能选择比当前更差的解决方案，从而消除了类似爬山算法中的局部最大值。由于它冷却，算法更不可能接受更糟糕的解决方案，因此它可以专注于特定区域，并且可以快速找到最佳路线。

我相信我理解算法是如何工作的但是在将它放入Java时遇到了麻烦，我有2个类;一个名为City的城市，其中包含计算每个城市详细信息的方法，例如getIndex，getDistance等。算法类从输入文件中读取并将其存储在数组（int [][]）

中

下面的代码是蛮力的算法，这是我想要修改以进行模拟退火的算法，如果有人可以帮我这样做，我会非常感激。

public static void doBF()
{
    int random1 = generateRand();

    if (towns2.size() > random1)
    {
        Town town = towns2.get(random1);
        visitedTowns[i] = town;
        towns2.remove(town);
        i++;
        if (lastTown != 1000)
        {
            journey += town.getDistance(lastTown);
        }
        lastTown = town.getIndex();
    }
    else 
    {
        doBF();
    }
}

Answer 1

我不想显示太多代码，因为它是属于我正在进行的学士论文的应用程序的一部分。但是你走吧。 algorihtm应该保持一般。看一看。

算法的主要部分

// one could check for minimum q factor to be satisfied here
while (temperature > 1)
{
  state.step();
  int next = state.energy();

  if (acceptEnergyLevel(next))
  {
    energy = next;

    if (energy < minEnergy)
    {
      minState = state.copy();
      minEnergy = energy;
    }
  }
  else
    state.undo();
  temperature *= DECAY_RATE;
}

国家接口

public interface State<T extends State<T>>
{
  public void step();
  public void undo();
  public int energy();
  public T copy();
}

以此为基础，您可以解决任何问题。不只是TSP。您只需要实现State界面，例如TspProblemInstance implements State<TspProblemInstance>。该算法是通用的，将返回类TspProblemInstance的最佳（或非常接近最佳的）对象。因此，努力实施copy方法非常重要。泛型参数T由实现类绑定，即。即副本将始终具有类型T（也可以使用子类型）。

您应该为接口的具体实现添加一些方法，以显示城市的顺序等。State接口中的方法只是算法的最小值。

我建议wiki article进一步阅读。在这里另外两个实现，first有点复杂，second相当简单，但是hackish（和不保持一般）。但它们应该让你对模拟退火有更多的了解。

Answer 2

看看http://www.theprojectspot.com/tutorial-post/simulated-annealing-algorithm-for-beginners/6。它提供了一个很好的文档示例，说明如何使用模拟退火来解决TSP问题。

模拟退火TSP

2 个答案: