求英语专业高手修改论文摘要,非诚勿扰/我改很多遍了,老师还是说语法不行旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,简记为TSP)是一个组合优化领域典型的NP-hard问题,其求解时间随问题规模呈指数级

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　　旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,简记为TSP)是一个组合优化领域典型的NP-hard问题,其求解时间随问题规模呈指数级增长.传统的优化算法已经无法满足其需求,基于智能优化算法求解TSP问题,是近年来刚刚兴起的热门课题.

　　模拟退火算法是将物理退火过程与组合优化相结合的一种随机迭代寻优算法,以Metropolis准则收敛全局最优解.采用模拟退火算法来解决TSP旅行问题是一种比较理想的方法.

　　本设计利用模拟退火算法求解TSP问题,根据TSP问题和模拟退火算法的特点,对城市的位置、及其算法规则进行了设计.以C++编程语言为基础主构造一个基本窗口并在窗口内定义随机的城市位置；同时设计了邻域搜索方法和路径差的计算方法,加快了算法的运行速度.实验的测试结果表明本设计取得了良好的效果.

　　TravelingSalesmanProblem（TSP）isatypicalNP-hardproblemincombinatorialoptimizationfield,thesolutiontimewithproblemsizeincreasesexponentially.Traditionaloptimizationalgorithmshavebeenunabletomeettheirneeds,thatbasedonintelligentalgorithmsforTSPhasbeenahottopicinrecentyears.

　　SimulatedannealingalgorithmisarandomiterativeoptimizationalgorithmthatcombinationofthephysicalannealingprocessandCombinatorialOptimization,AndcanconvergencetotheoveralloptimalsolutionsbyMetropoliscriteria.usingSimulatedannealingalgorithmtosolvetheTSPproblemisanidealmethod.

　　ThisdesignusessimulatedannealingalgorithmtosolveTSPproblem,AccordingtothecharacteristicsofTSPproblemandsimulatedannealingalgorithm,Designofthecity'spositionanditsalgorithmrules.ConstructabasicwindowbasedonC++anddefinerandomcitypositioninthewindow.Atthesametime,neighborhoodsearchmethodsandtheCalculationofPathdifferencedesignedtospeedupalgorithmspeed.Experimentalresultshowsthatthedesignhasachievedgoodeffect.