Simulated Annealing 을 통해 Traveling Salesman Problem (TSP) 를 푸는 방법에 대해 간략히 소개했던 자료입니다. github : https://github.com/ildoonet/simulated-annealing-for-tsp

1. Solving the traveling salesman problem
based on an adaptive simulated annealing algorithm
with greedy search
(Xiutang Genga, Zhihua Chenb, Wei Yanga, Deqian Shia, Kai Zhaoa)
김일두
ildoo@ildoo.net

2. Solving TSP based on SA
Annealing 소개와 최적화 문제의 상관 관계
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Annealing : 담금질(금속 고체를 제련하는 과정)
담금질 과정을 통해 금속 표면을 평평하게 만들려면
높은 온도에서 낮은 온도로의 변화 과정이 중요

3. Solving TSP based on SA
Simulated Annealing Algorithm 소개
확률적 휴리스틱
• 1983년 제안됨
• 담금질에서 따온 것.
– 열을 가해 쇠를 만듬
– 원자는 열을 가하면 최초의 위치로부터 멀리 떨어진
곳으로 이동할 수 있고, 더 높은 에너지 상태를 유지
하며 정처없이 방황함
– 오래 전부터의 ‘경험’에 따르면 조심스럽게 서서히
식힐 때 격자 상태의 결정체가 됨
• 온도를 낮추는 방법?
– 빨리 낮추면 최소 에너지 상태에 도달할 확률 적음
– 서서히 낮추면 시간이 오래걸림
• 대규모 병렬처리에 유리한 구조를 가짐√
• 충분히 오랜 시간 동안 반복하면 항상 최적해를 찾는다고 알
려져 있음√
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“확률적으로 나쁜 해로 이탈함”
(온도가 높을 수록 확률 증가)

4. Solving TSP based on SA
Simulated Annealing Algorithm
Flow Chart 이웃해 검색 과정
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5. Solving TSP based on Simulated Annealing Algorithm
김일두
ildoo@ildoo.net