| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 引言 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第10页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第10-11页 |
| 2 遗传算法概述 | 第11-26页 |
| 2.1 遗传算法基本思想 | 第11页 |
| 2.2 遗传算法的特点 | 第11-13页 |
| 2.3 遗传算法的几个基本概念 | 第13-14页 |
| 2.4 遗传算法的具体实现 | 第14-24页 |
| 2.4.1 编码 | 第14-16页 |
| 2.4.2 初始种群 | 第16-17页 |
| 2.4.3 适应度函数 | 第17-19页 |
| 2.4.4 选择算子 | 第19-21页 |
| 2.4.5 交叉 | 第21-23页 |
| 2.4.6 变异 | 第23-24页 |
| 2.5 简单遗传算法操作步骤 | 第24-25页 |
| 2.5.1 构成要素 | 第24页 |
| 2.5.2 实现过程 | 第24-25页 |
| 2.6 简单遗传算法小结 | 第25-26页 |
| 3 旅行商问题(TSP) | 第26-30页 |
| 3.1 旅行商问题(TSP)定义 | 第26页 |
| 3.2 旅行商问题(TSP)的求解 | 第26-29页 |
| 3.2.1 传统算法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 仿生算法 | 第27-29页 |
| 3.3 小结 | 第29-30页 |
| 4 基于改进轮盘赌遗传算子选择方式的遗传算法求解TSP问题 | 第30-38页 |
| 4.1 传统遗传算法求解旅行商(TSP)问题 | 第30-33页 |
| 4.1.1 编码 | 第30-31页 |
| 4.1.2 初始种群 | 第31页 |
| 4.1.3 适应度函数设定 | 第31页 |
| 4.1.4 选择算子 | 第31页 |
| 4.1.5 交叉算子 | 第31-32页 |
| 4.1.6 变异算子 | 第32页 |
| 4.1.7 自适应的遗传算法 | 第32-33页 |
| 4.1.8 终止条件 | 第33页 |
| 4.1.9 算法结构 | 第33页 |
| 4.2 改进的遗传算法求解TSP问题 | 第33-38页 |
| 4.2.1 改进轮盘赌遗传算子选择方式的基本思想 | 第33-35页 |
| 4.2.2 优化前后算法的比较 | 第35-36页 |
| 4.2.3 改进的遗传算法的基本步骤 | 第36-38页 |
| 5 实验分析及结论 | 第38-45页 |
| 5.1 MATLAB下的路径图对比(以byge29、att48为例) | 第38-40页 |
| 5.2 实验结果比较分析 | 第40-43页 |
| 5.3 结论 | 第43-45页 |
| 6 结束语 | 第45-46页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第45页 |
| 6.2 研究展望 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 作者简介 | 第51页 |