一种改进遗传算法在TSP中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 本文的研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 旅行商问题简介 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第13-14页 |
| 第2章 遗传算法综述 | 第14-22页 |
| 2.1 遗传算法的主要思想 | 第14-15页 |
| 2.2 遗传算法中的术语 | 第15-18页 |
| 2.2.1 遗传算法中的基本概念 | 第15-16页 |
| 2.2.2 遗传算法中的常见参数 | 第16-17页 |
| 2.2.3 遗传算法的操作算子 | 第17-18页 |
| 2.3 遗传算法的算法流程 | 第18-19页 |
| 2.4 遗传算法的分类与优缺点 | 第19-22页 |
| 2.4.1 遗传算法的分类 | 第19-20页 |
| 2.4.2 遗传算法的优缺点 | 第20-22页 |
| 第3章 遗传算法的改进 | 第22-34页 |
| 3.1 染色体结构的改进 | 第22-24页 |
| 3.1.1 启动子 | 第22-23页 |
| 3.1.2 冗余序列 | 第23-24页 |
| 3.2 染色体信息的确定 | 第24-27页 |
| 3.2.1 个体状态信息的确定 | 第24-25页 |
| 3.2.2 个体进化方式的确定依据 | 第25-27页 |
| 3.3 遗传算子的改进 | 第27-31页 |
| 3.3.1 单个体初始化算子 | 第28页 |
| 3.3.2 跟踪式选择算子 | 第28-29页 |
| 3.3.3 自匹配交叉算子 | 第29页 |
| 3.3.4 链式变异和堆式变异 | 第29-31页 |
| 3.4 进化机制的改进 | 第31-32页 |
| 3.4.1 个体调节机制 | 第31-32页 |
| 3.4.2 遗传算子调节机制 | 第32页 |
| 3.5 遗传算法流程的改进 | 第32-34页 |
| 第4章 遗传算法求解旅行商问题 | 第34-48页 |
| 4.1 旅行商问题构造方法的设计与测试 | 第34-42页 |
| 4.1.1 最邻近法和贪婪算法 | 第34-36页 |
| 4.1.2 分层融合算法 | 第36-39页 |
| 4.1.3 构造算法的测试 | 第39-42页 |
| 4.2 综合测试与分析 | 第42-48页 |
| 4.2.1 遗传参数以及算子的选择 | 第42-43页 |
| 4.2.2 算法测试 | 第43-47页 |
| 4.2.3 实验总结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第48-49页 |
| 5.2 今后工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 附录A 求解TSP构建算法的MATLAB实现 | 第55-67页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
