模拟退火算法是一种元启发式算法，用于求解组合优化问题，比如著名的旅行商问题（TSP）🔍。在本篇内容中，我们将探讨如何使用模拟退火算法来解决旅行商问题，并附上用Python实现的代码片段💡。

旅行商问题是一个经典的组合优化问题，要求找到访问一系列城市的最短路径，每个城市只能访问一次，最后返回出发城市🔍。模拟退火算法通过模拟固体材料退火过程中的降温过程，来寻找全局最优解💡。

翻转退火算法是模拟退火算法的一种变体，它通过对当前解进行随机翻转操作来生成新解，进而判断是否接受这个新解，以此不断逼近全局最优解🔍。

下面给出一个简单的Python实现，来帮助大家更好地理解模拟退火算法如何解决旅行商问题：

```python

import numpy as np

导入必要的库

```

以上就是关于模拟退火算法解决旅行商问题的简要介绍和Python代码实现，希望能对大家有所帮助💡！