TSP问题，又称旅行商问题、货郎问题。问题描述：再给定的城市地图中，要求旅行商走遍所有的城市，且每一个城市只能去一次，求该旅行商能够走遍所有城市的最短路径。使用遗传算法解决该问题，遗传算法指通过给定的初始种群，进行有限次的种族迭代，最后使种族中保留个体适应度都是最高的（即适应度高的个体能够再种族中进行繁殖，它们的基因不会被淘汰）,适应度高的个体就代表要求的最优解。本文中个体以字符串形式表示，个体集

模拟退火算法：由两规则三函数组成。两规则指：外层循环结束规则、内层循环结束规则。三函数指：温度更新函数（控制温度的变化）、状态产生函数（用于产生邻结点）、状态接收函数（用于判断邻结点是否应该被接受）本代码中退火算法介绍：外层循环结束规则为：温度小于某个指定的最低温度内层循环结束规则为：温度步长小于指定值，即每一个温度执行的状态选择次数状态产生函数为：bulider_neighbor(Node no

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