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基于TSP问题的模拟退火算法在MPI并行编程中的优化实现

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简介：
本研究探讨了如何利用MPI（消息传递接口）进行并行计算，以优化解决旅行商问题(TSP)的模拟退火算法。通过改进算法结构和提高通信效率，显著提升了大规模数据集下的求解性能与速度。 2015年全国并行应用挑战赛华中及华南赛区一等奖作品技术报告。

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  • 基于TSP问题的模拟退火算法在MPI并行编程中的优化实现
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    本研究探讨了如何利用MPI（消息传递接口）进行并行计算，以优化解决旅行商问题(TSP)的模拟退火算法。通过改进算法结构和提高通信效率，显著提升了大规模数据集下的求解性能与速度。 2015年全国并行应用挑战赛华中及华南赛区一等奖作品技术报告。
     
  • 基于遗传模拟退火算法的TSP问题优化研究
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    本研究探讨了利用遗传算法与模拟退火算法相结合的方法解决旅行商问题(TSP)，提出了一种改进的混合算法，旨在提高求解效率和精确度。 为了解决旅行商问题（TSP）优化过程中遗传算法（GA）易陷入局部最优以及模拟退火算法（SA）收敛速度慢的问题，本段落提出了一种基于改进的遗传与模拟退火相结合的算法(IGSAA)来解决TSP优化。首先，根据优化目标建立了数学模型；接着对遗传部分中的适应度函数和交叉变异算子进行了改良，以提高算法避免陷入局部最优的能力；最后引入一种改进自适应Metropolis准则，用于更新旧种群与新种群中对应个体的进化程度，使模拟退火过程更加灵活且能更有效地进行全局搜索。实验结果表明，在处理不同TSP实例时，所提出的IGSAA算法能够提供更为优化的旅行路径方案，优于其他常见的路径优化方法。
     
  • 基于模拟退火算法的TSP问题Java实现代码
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    本项目采用Java语言实现了基于模拟退火算法解决旅行商(TSP)问题的代码，适用于求解大规模图的近似最优解。 TSP问题用模拟退火算法解决的Java源码。此源码位于src文件夹内，请将内容复制到你的工程源码文件中即可。
     
  • 基于模拟退火算法解决TSP问题的MATLAB实现.rar
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    本资源提供了一种利用模拟退火算法求解旅行商（TSP）问题的MATLAB代码实现。通过该程序可以有效地找到或逼近最优路径，适用于研究和教学用途。 基于模拟退火算法的TSP问题（旅行商问题）的MATLAB代码示例提供了一种有效的方法来寻找近似最优解。这种方法通过类比金属淬火过程中的能量最小化，逐步优化路径长度，适用于解决具有大量城市节点的情况下的复杂寻优任务。
     
  • 基于模拟退火算法的TSP问题MATLAB求解
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    本研究运用模拟退火算法在MATLAB平台上解决经典的旅行商（TSP）问题，旨在优化路径规划，减少计算复杂度。 大数据是信息时代的显著特点之一，在实际应用中我们常常会遇到旅行商问题这一NP难题。该代码通过模拟退火算法求得了旅行商问题的近似最优解。
     
  • 模拟退火算法在Python中解决TSP问题：simulated-annealing-tsp
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    本文章介绍如何运用模拟退火算法通过Python编程语言有效求解旅行商问题(TSP)，提供了一个优化复杂路径选择难题的方法。 模拟退火算法可以用来解决Python中的旅行商问题，并通过元启发法来优化解决方案并可视化结果。首先使用贪婪算法（最近邻居）构建初始解方案，这种方法能够提供不错的初步效果。在处理包含100个节点的TSP时，生成的路线示例展示了迭代适应性的变化情况（目标值）。
     
  • 基于模拟退火算法的TSP问题C++求解.doc
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    本文档探讨了利用模拟退火算法解决旅行商问题（TSP）的方法，并提供了相应的C++实现代码，为路径优化提供了一种有效策略。 模拟退火算法求解TSP问题C++.doc 文档介绍了如何使用模拟退火算法来解决旅行商问题（TSP）。该文档详细讲解了算法的原理及其在C++语言中的实现方法，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。
     
  • 利用模拟退火算法优化旅行商问题（MATLAB实现）
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    本研究采用MATLAB编程语言，运用模拟退火算法解决经典的旅行商问题，旨在通过优化路径寻找最短回路。 模拟退火算法可以用来解决旅行商问题。对于想学习优化算法的同学来说，这是一个很好的例子。旅行商问题描述如下：一个商人从某一城市出发，需要遍历所有目标城市，并且每个城市只能访问一次。已知每个城市的地理位置信息，求解最优路径。 适合初学者使用该程序进行学习时，代码应包含清晰的注释以便于理解。
     
  • 基于OpenMP和MPI并行编程模型的N体问题优化实现
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    本研究探讨了利用OpenMP与MPI混合编程技术，对经典N体问题进行了高效并行计算方法的设计与优化，旨在提高大规模天体力学模拟效率。 基于OpenMP-MPI并行编程模型的N体问题优化实现可以为刚开始接触openmp+mpi混合编程的人提供参考。
     
  • 基于MATLAB的TSP旅行商问题模拟退火算法实现与代码注释
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    本项目利用MATLAB语言实现了针对TSP（旅行商问题）的模拟退火算法，并详细添加了代码注释以帮助理解每一步操作和优化策略。 针对数学建模中的旅行商问题（即如何找到遍历全国三十多个城市的最短路径），本段落采用启发式算法中的模拟退火算法进行求解，并使用MATLAB编写代码来实现路径规划。压缩包中包含所需数据及完整代码，且每一行代码都配有详细的汉语注释以帮助理解建模过程。