基于蚁群算法的TSP问题研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第9页 |
| ·研究进展及现状 | 第9-11页 |
| ·蚁群算法的研究进展及现状 | 第9-11页 |
| ·TSP 问题研究进展及现状 | 第11页 |
| ·论文的主要研究工作及论文结构 | 第11-14页 |
| 第二章 TSP 问题 | 第14-18页 |
| ·TSP 问题概述 | 第14页 |
| ·TSP 问题数学模型 | 第14-15页 |
| ·TSP 问题分类及主要求解方法 | 第15-17页 |
| ·TSP 问题分类 | 第15页 |
| ·求解 TSP 问题方法 | 第15-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第三章 蚁群算法及相关理论概述 | 第18-30页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·仿生优化算法 | 第18-19页 |
| ·仿生优化算法综述 | 第18页 |
| ·仿生优化算法的比较 | 第18-19页 |
| ·蚁群算法的起源 | 第19-21页 |
| ·蚁群算法的思想起源 | 第19页 |
| ·人工蚂蚁与真实蚂蚁的比较 | 第19-20页 |
| ·蚁群算法模型的建立 | 第20-21页 |
| ·基本蚁群算法的数学模型 | 第21-29页 |
| ·基本蚁群算法的数学模型 | 第21-23页 |
| ·基本蚁群算法的实现步骤 | 第23-24页 |
| ·基本蚁群算法的程序结构流程 | 第24-25页 |
| ·局部优化算法 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 蚁群算法参数研究 | 第30-39页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·蚂蚁数目对蚁群算法的影响 | 第30-31页 |
| ·信息素残留系数对蚁群算法的影响 | 第31-33页 |
| ·启发式因子对蚁群算法的影响 | 第33-35页 |
| ·信息素强度对蚁群算法的影响 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 蚁群算法的改进研究 | 第39-55页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·多态蚁群算法 | 第39-43页 |
| ·自适应调整信息素挥发因子的蚁群算法 | 第43-45页 |
| ·基于去交叉局部优化策略的蚁群算法 | 第45-47页 |
| ·基于混合行为的蚁群算法 | 第47-49页 |
| ·改进蚁群算法求解 TSP | 第49-54页 |
| ·改进蚁群算法算法思想 | 第49-50页 |
| ·算法设计 | 第50-51页 |
| ·算法步骤 | 第51-52页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录 | 第60-65页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第65页 |
