TSP（旅行商）问题是最有代表性的优化组合问题之一，其应用已逐步渗透到各个技术领域和我们的日常生活中.它一开始是为交通运输而提出的，比如飞机航线安排、送邮件、快递服务、设计校车行进路线等等.实际上其应用范围扩展到了许多其他领域，如在VLSI芯片设计、电路板布局、机器人控制、车辆选路、物流配送等方面。
旅行商问题（TSP）是旅行商要到若干个城市旅行，
- 各城市之间的费用是已知的
- 为了节省费用
- 从所在城市出发，遍历所有城市后返回
问怎样才能使所走的总费用最短？TSP问题属于组合优化问题，时归属NPC问题。遍历德国15城市的最优解，共有43589145600可能的解
旅行商问题算法：
该问题属于NPC问题，不存在算法复杂度为多项式形式的精确解算法
- 穷举法，算法复杂度为O(n！)，当城市数较大时，算法运行时间无法接受
- 随机搜索算法——模拟退火算法
用模拟退火算法解决TSP问题：
仿真结果：
城市数据源自TSP问题标准测试集（为方便观察，将数据归一化
