想象一下，你是一位旅行商人，需要依次访问10座城市并返回起点，如何规划路线才能使总路程最短？这就是经典的TSP旅行商问题！今天，我们用模拟退火算法来破解它！🔥
模拟退火算法是一种启发式优化方法，灵感来源于固体退火原理。简单来说，它通过不断调整路径，逐步逼近最优解。就像热胀冷缩一样，算法会接受偶尔的“次优选择”，避免陷入局部最优解的陷阱。🔍
以十个城市为例，我们需要构建一个包含所有城市的完整路径。算法从随机初始路径开始，每次迭代中，通过微调路径（如交换两座城市的顺序）计算新路径长度。若新路径更短，则直接采纳；若较长，则有一定概率被接受，概率随迭代次数增加而递减。⏳
最终，经过多次迭代，算法能给出接近最优解的高效路径规划。这种方法不仅适用于旅行商问题，还能广泛应用于物流、电路设计等领域。🌍📦
用科技的力量，让旅程更高效！🚀✨