基于蚁群算法的智慧旅游路线规划研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 论文工作及组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关技术分析 | 第12-22页 |
| 2.1 旅行商问题 | 第12-16页 |
| 2.1.1 标准旅行商问题 | 第12-13页 |
| 2.1.2 多旅行商问题 | 第13-14页 |
| 2.1.3 旅行商问题的求解方法 | 第14-16页 |
| 2.2 蚁群算法 | 第16-21页 |
| 2.2.1 算法原理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 算法模型 | 第17-19页 |
| 2.2.3 实现步骤 | 第19-20页 |
| 2.2.4 问题与改进思路 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 一种基于改进蚁群算法的旅行商问题求解 | 第22-36页 |
| 3.1 问题分析 | 第22页 |
| 3.2 改进策略 | 第22-30页 |
| 3.2.1 路径选择概率 | 第22-23页 |
| 3.2.2 局部搜索 | 第23-25页 |
| 3.2.3 信息素更新规则 | 第25页 |
| 3.2.4 算法求解过程 | 第25-26页 |
| 3.2.5 参数选择 | 第26-30页 |
| 3.3 改进蚁群算法实现旅行商问题的步骤和流程 | 第30-32页 |
| 3.4 性能仿真分析 | 第32-35页 |
| 3.4.1 实验环境和方案 | 第32-33页 |
| 3.4.2 搜索精度 | 第33-34页 |
| 3.4.3 求解时间 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 自驾游路线规划问题的建模与求解 | 第36-46页 |
| 4.1 问题描述与问题分析 | 第36-38页 |
| 4.2 自驾游路线规划问题数学模型的建立 | 第38-40页 |
| 4.3 自驾游路线规划问题的求解 | 第40-45页 |
| 4.3.1 数据的获取与处理 | 第40-41页 |
| 4.3.2 问题的求解 | 第41-44页 |
| 4.3.3 求解结果 | 第44页 |
| 4.3.4 结果分析 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 智慧旅游路线规划问题的建模与求解 | 第46-58页 |
| 5.1 问题描述与问题分析 | 第46-48页 |
| 5.2 数学模型的建立 | 第48-51页 |
| 5.3 模型的求解 | 第51-57页 |
| 5.3.1 数据的获取与处理 | 第51-52页 |
| 5.3.2 问题的求解 | 第52-54页 |
| 5.3.3 求解结果 | 第54-56页 |
| 5.3.4 结果分析 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录1 自驾游路线规划问题具体行程安排 | 第63-73页 |
| 附录2 智慧旅游路线规划问题具体行程安排 | 第73-85页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第85-86页 |
| 附录4 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第86-87页 |
| 附录5 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
