基于遗传算法的旅行商问题仿真计算
| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·旅行商问题 | 第7-9页 |
| ·旅行商问题研究意义 | 第9页 |
| ·旅行商问题基本解法 | 第9-13页 |
| ·传统算法 | 第9-12页 |
| ·智能优化算法 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 遗传算法 | 第15-27页 |
| ·遗传算法与自然选择 | 第15-16页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第16-17页 |
| ·遗传算法基本原理和实现 | 第17-22页 |
| ·编码方法 | 第17-19页 |
| ·适应度函数 | 第19页 |
| ·选择、交叉、变异算子 | 第19-20页 |
| ·算法流程 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的控制参数性能分析 | 第21-22页 |
| ·基本遗传算法的改进 | 第22-27页 |
| ·检测选优去劣策略 | 第23-25页 |
| ·变交叉概率 | 第25页 |
| ·概率不同的变异算子 | 第25-27页 |
| 第三章 求解旅行商问题的遗传算法及仿真 | 第27-38页 |
| ·求解旅行商问题的基本实现方法 | 第27-28页 |
| ·编码 | 第27页 |
| ·生成初始群体 | 第27页 |
| ·适应度函数 | 第27-28页 |
| ·遗传算子 | 第28-30页 |
| ·交叉算子 | 第28-29页 |
| ·变异算子 | 第29页 |
| ·终止条件 | 第29-30页 |
| ·算法结构 | 第30页 |
| ·自适应遗传算法 | 第30-31页 |
| ·仿真结果 | 第31-33页 |
| ·免疫遗传算法 | 第33-37页 |
| ·免疫遗传算法的设计思想 | 第34-35页 |
| ·免疫遗传算法应用操作步骤 | 第35-36页 |
| ·计算实例与结果分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 旅行商问题的并行遗传算法求解 | 第38-59页 |
| ·并行平台 | 第38-39页 |
| ·并行程序 | 第39-42页 |
| ·开发并行程序的策略 | 第39-40页 |
| ·并行编程模型 | 第40-41页 |
| ·并行算法的分类 | 第41-42页 |
| ·消息传递并行编程 | 第42-47页 |
| ·消息传递方式 | 第42-44页 |
| ·MPI消息传递接口 | 第44-46页 |
| ·PVM并行虚拟机 | 第46-47页 |
| ·并行遗传算法 | 第47-52页 |
| ·全局并行 | 第47-48页 |
| ·粗粒度 | 第48-50页 |
| ·粗粒度模型的生物学依据 | 第50-51页 |
| ·细粒度 | 第51-52页 |
| ·细粒度模型的理论基础 | 第52页 |
| ·动态种群并行模型的旅行商问题实现 | 第52-58页 |
| ·DDs动态种群模型 | 第52-54页 |
| ·2-OPT算法 | 第54页 |
| ·DDs在PVM环境下求解TSP问题的算法描述 | 第54-57页 |
| ·算法测试 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59-60页 |
| ·研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 西北工业大学 学位论文知识产权声明书 | 第64页 |
| 西北工业大学 学位论文原创性声明 | 第64页 |
