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蚁群算法在路径规划问题中的应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-15页
   ·本文的背景和研究意义第9-12页
     ·背景和研究意义第9-11页
     ·国内外研究现状第11-12页
   ·本文的主要研究内容第12-13页
   ·本文的组织结构第13-15页
第2章 蚁群算法及问题描述第15-27页
   ·蚁群算法第15-22页
     ·TSP 问题概述第15-16页
     ·蚁群算法的基本思想第16-17页
     ·蚁群算法模型第17-21页
     ·蚁群算法框架第21-22页
   ·OPP问题描述第22-24页
     ·日常出行的影响因素第22页
     ·与TSP问题的不同第22-23页
     ·问题的形式化表述第23-24页
   ·TSPTW问题描述第24-25页
     ·时间窗限制对于求解的影响第24页
     ·优化目标第24-25页
     ·问题的形式化表述第25页
   ·本章小结第25-27页
第3章 基于香味素和道路分级的 OPP 问题的蚁群求解算法第27-39页
   ·香味素及其作用第27页
   ·算法描述第27-32页
     ·基于香味素的启发函数模型第27-29页
     ·基于道路分级的候选集合生成策略第29-31页
     ·算法流程及分析第31-32页
   ·实验结果与分析第32-37页
     ·数据集的生成方法第32-33页
     ·香味素诱导策略的作用第33-34页
     ·新候选集合生成策略的作用第34-35页
     ·总体性能第35-37页
   ·本章小结第37-39页
第4章 基于磁场模型的TSPTW问题的蚁群求解算法第39-53页
   ·相关背景第39-40页
     ·磁场理论第39-40页
     ·变异策略第40页
   ·算法描述第40-48页
     ·基于磁场描述的启发函数模型第41-45页
     ·基于 TSPTW 问题的变异策略第45-47页
     ·算法流程及复杂度分析第47-48页
   ·实验结果与分析第48-51页
     ·基于磁场模型的启发函数作用第48-51页
     ·变异策略的作用第51页
   ·本章小结第51-53页
结论第53-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第59-61页
致谢第61页

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