基于多种群模拟退火算法求解TSP问题
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第9页 |
| ·进化算法概述 | 第9-13页 |
| ·蚁群算法 | 第10-12页 |
| ·免疫优化算法 | 第12-13页 |
| ·论文研究内容 | 第13页 |
| ·本文内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 遗传算法基础 | 第14-24页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第14-16页 |
| ·遗传算法的概念 | 第14-15页 |
| ·SGA标准遗传算法 | 第15页 |
| ·遗传算法特点 | 第15-16页 |
| ·遗传算法设计与实现 | 第16-21页 |
| ·染色体编码 | 第16-17页 |
| ·遗传算法算子设计 | 第17-21页 |
| ·操作选择算子设计 | 第17-18页 |
| ·适应度函数 | 第18-19页 |
| ·遗传操作 | 第19页 |
| ·交叉操作 | 第19-20页 |
| ·变异操作 | 第20-21页 |
| ·遗传算法收敛性分析 | 第21-23页 |
| ·模式定理与积木块假设 | 第21-22页 |
| ·遗传算法并行性研究 | 第22页 |
| ·遗传算法收敛性 | 第22页 |
| ·遗传算法过早收敛问题 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 模拟退火与多种群遗传算法 | 第24-36页 |
| ·模拟退火算法 | 第24-27页 |
| ·模拟退火算法基本原理 | 第24-25页 |
| ·模拟退火算法实现过程 | 第25页 |
| ·模拟退火算法核心理论与结构 | 第25-27页 |
| ·新解进化 | 第25-26页 |
| ·模拟退火算法参数配置 | 第26-27页 |
| ·多种群遗传算法(MPGA) | 第27-35页 |
| ·多种群遗传算法(MPGA)概述 | 第28-29页 |
| ·多种群遗传算法结构 | 第29-30页 |
| ·多种群遗传算法算子设计 | 第30-32页 |
| ·基于多种群遗传算法的函数优化 | 第32-35页 |
| ·多种群遗传算法对多峰值函数的优化问题 | 第32-33页 |
| ·GADST实现多种群遗传算法 | 第33页 |
| ·移民算子与人工移民算子实现 | 第33-34页 |
| ·仿真数据与算法比较 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于模拟退火与多种群遗传算法求解TSP | 第36-44页 |
| ·TSP问题概述 | 第36-39页 |
| ·TSP问题模型 | 第36-37页 |
| ·求解TSP主要算法 | 第37-39页 |
| ·基于模拟退火求解TSP设计 | 第39-41页 |
| ·TSP问题引进 | 第39页 |
| ·算法流程设计 | 第39页 |
| ·模拟退火算法参数设置 | 第39-40页 |
| ·模拟退火算法求解TSP实验仿真 | 第40-41页 |
| ·基于遗传算法求解TSP的算法设计 | 第41-43页 |
| ·SGA算法流程设计 | 第41-42页 |
| ·SGA算法参数配置 | 第42页 |
| ·SGA求解TSP实验仿真 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于改进模拟退火算法求解TSP | 第44-51页 |
| ·算法实现 | 第44-45页 |
| ·改进算法流程设计 | 第44-45页 |
| ·算法实现流程图 | 第45页 |
| ·算法参数与算子设计 | 第45-47页 |
| ·解编码方式 | 第45-46页 |
| ·适应度函数 | 第46页 |
| ·种群并行计算 | 第46-47页 |
| ·适应度函数差与Metropolis接受准则 | 第47页 |
| ·解产生函数 | 第47页 |
| ·实验仿真与比较 | 第47-49页 |
| ·实验仿真结果(规模：14、34) | 第47-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结 | 第51-52页 |
| ·总结 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表和完成的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
