1982年，Kirkpatric等将热力学中的退火思想引入组合优化领域，提出一种解大规模组合优化问题，特别是NP完全组合优化问题的有效近似算法——模拟退火算法（Simulated annealing algorithm）。它源于对固体退火过程的模拟；采用Metropolis接受准则；并用一组称为冷却进度表的参数控制算法进程，使算法在多项式时间里给出一个近似最优解。

这是一个中小学排课系统，采用模拟退火算法框架实现，排课效果好，速度快， C＃实现，在vs.net 2005编译通过。 模拟退火算法 　　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

利用模拟退火算法解决TSP问题，所用语言为vc++，程序比较精炼，便于理解学习，特拿出分享。