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使用模拟退火求解物流配送路径的规划问题

作者/分享人:浅浅
现就读于某大学计算机学院,今年大三,从高一开始入坑计算机,已逾五年,兴趣广泛,目前正在研究推荐系统与知识图谱、推荐系统与深度学习以及可解释性推荐系统。

本文将分享一种在业界被广为使用的优化搜索算法——模拟退火。该算法是一种全局的优化搜索算法,被大量运用于解决物流车辆的调度问题或者是物流配送的路径规划问题。其思想源自物理热力学,假设有一固体处于高温状态,在某一温度管理算法的控制下逐渐降温,而固体内的分子排布也随着温度的变化而变化,直到温度降低至人为阈值或者是零度时,将固体内的最终分子排布视作最优解序列。

本文由以下三个部分组成:

  1. 模拟退火的基本原理解析与核心细节剖析;
  2. 模拟退火算法的 Java 实现;
  3. 模拟退火的车辆路径规划问题的小型地图实战演练。
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19.07.11
19.07.29
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