模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，

人工智能中的经典算法，TSP模拟退火算法。本程序简单实现了的用模拟退火算法实现了旅行商问题。只需在文本cities中输入各个城市之间的距离，运行程序后就可以求出旅行各个城市的最短距离。适合学习人工智能和对该算法有兴趣的同学使用。-Classic artificial intelligence algorithm, TSP simulated annealing algorithm. The program is simple to achieve with simulated annealing