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求解广义旅行商问题的若干进化算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 引言第13-26页
   ·选题背景和研究意义第13-14页
     ·选题背景第13页
     ·研究意义第13-14页
   ·广义旅行商问题的基本内容第14-16页
     ·广义旅行商问题介绍第14-15页
     ·广义旅行商问题的相关定义第15-16页
     ·两类广义旅行商问题的区分第16页
   ·进化算法介绍第16-17页
   ·广义旅行商问题的国内外研究现状第17-21页
     ·国外文献回顾(2000 年之前)第17-19页
     ·国内外研究现状(2000 年之后)第19-21页
   ·课题主要研究工作第21-26页
     ·课题论文组织结构第21页
     ·本文概述第21-23页
     ·论文各章符号说明第23-26页
第二章 基于遗传算法的文化基因算法第26-57页
   ·文化基因算法简介第26-27页
     ·什么是文化基因算法第26-27页
     ·文化基因算法的基本框架第27页
   ·第一类广义旅行商问题的局部搜索策略第27-41页
     ·城市群优化策略第28-30页
     ·2-opt局部搜索第30-37页
     ·3-opt局部搜索和 k-opt局部搜索第37-38页
     ·交换局部搜索第38-39页
     ·多种局部搜索策略的协同第39-41页
   ·基于遗传算法的文化基因算法第41-51页
     ·染色体构造与编码第42-43页
     ·初始化第43-44页
     ·控制局部搜索进行的策略第44-46页
     ·产生新一代的种群第46页
     ·交叉算子第46-48页
     ·变异算子第48-49页
     ·终止条件第49-50页
     ·MABGA 的算法流程图第50-51页
     ·MABGA 的参数设置与局部搜索策略说明第51页
   ·MABGA 的收敛性分析第51-54页
   ·MABGA 数值实验结果第54-56页
     ·实验数据和实验环境第54页
     ·MABGA 算法测试结果比较和分析第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第三章 存在离群蚁的蚁群优化算法第57-73页
   ·蚁群优化算法简介第57-59页
     ·蚁群优化算法的基本思想第57-58页
     ·蚁群优化算法的基本框架第58-59页
   ·第一类广义旅行商问题的传统蚁群优化算法模型第59-62页
     ·模型介绍第59-61页
     ·存在的问题第61-62页
   ·存在离群蚁的蚁群优化算法第62-69页
     ·离群蚁的生物特性第62-63页
     ·算法基本框架第63-64页
     ·人工蚂蚁的分布策略第64-66页
     ·蚁群行进的经常路径第66-67页
     ·局部搜索策略第67页
     ·终止条件第67-68页
     ·存在离群蚁的蚁群优化算法流程图第68-69页
   ·存在离群蚁的蚁群优化算法数值实验结果第69-72页
     ·实验数据和实验环境第69页
     ·实验结果与对比第69-72页
   ·本章小结第72-73页
第四章 求解第二类广义旅行商问题的蚁群优化算法第73-87页
   ·第二类广义旅行商问题的局部搜索策略第73-79页
     ·城市群优化策略第73-77页
     ·2-opt局部搜索第77-79页
   ·第二类广义旅行商问题的蚁群优化算法第79-84页
     ·算法框架第79-80页
     ·人工蚂蚁的访问策略第80-81页
     ·权重参数α和β的选择第81-82页
     ·变异算子第82-83页
     ·第二类广义旅行商问题的蚁群优化算法流程图第83-84页
     ·局部搜索改进第84页
   ·数值实验结果第84-86页
     ·实验数据和实验环境第84页
     ·实验结果与对比第84-86页
   ·本章小结第86-87页
第五章 求解第二类广义旅行商问题的权重矩阵重构算法第87-97页
   ·两类广义旅行商问题权重矩阵的性质第87-90页
     ·第一类广义旅行商问题权重矩阵的性质第87-88页
     ·第二类广义旅行商问题权重矩阵的性质第88-89页
     ·两类广义旅行商问题权重矩阵的关系第89-90页
   ·第二类广义旅行商问题权重矩阵重构算法第90-93页
     ·整体算法框架第90页
     ·权重矩阵重构方法第90-93页
   ·数值仿真实验第93-96页
     ·实验数据和实验环境第93页
     ·实验结果与对比第93-96页
   ·本章小结第96-97页
第六章 结论与展望第97-99页
   ·结论与贡献第97-98页
   ·未来工作展望第98-99页
参考文献第99-109页
攻读博士学位期间取得的研究成果第109-110页
致谢第110-111页
附件第111页

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