改进降顶算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 降顶算法的研究背景及研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2 本论文的研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3 本文内容的安排 | 第10-12页 |
| 2 几种常见启发式优化算法 | 第12-16页 |
| 2.1 爬山算法 | 第12-13页 |
| 2.2 模拟退火算法 | 第13-14页 |
| 2.3 遗传算法 | 第14-16页 |
| 3 传统降顶算法 | 第16-20页 |
| 3.1 传统降顶算法的模型 | 第16-17页 |
| 3.2 代价函数及上限方程的转换 | 第17页 |
| 3.3 终止条件 | 第17-20页 |
| 4 基于预期最优值改进降顶算法 | 第20-28页 |
| 4.1 改进策略 | 第20页 |
| 4.2 基于预期最优值改进降顶算法流程 | 第20-22页 |
| 4.3 将改进后的降顶算法解决TSP问题 | 第22-24页 |
| 4.3.1 TSP问题简介 | 第22-23页 |
| 4.3.2 TSP问题解空间以及新解产生机制 | 第23-24页 |
| 4.4 数值实验 | 第24-28页 |
| 4.4.1 数值实验 1 | 第24-25页 |
| 4.4.2 数值实验 2 | 第25-26页 |
| 4.4.3 小结 | 第26-28页 |
| 5 基于下降路线改进降顶算法 | 第28-34页 |
| 5.1 改进策略 | 第28-30页 |
| 5.2 基于下降路线改进降顶算法流程 | 第30-31页 |
| 5.3 数值实验 | 第31-34页 |
| 5.3.1 数值实验 3 | 第31-32页 |
| 5.3.2 小结 | 第32-34页 |
| 6 总结与展望 | 第34-36页 |
| 参考文献 | 第36-38页 |
| 致谢 | 第38-40页 |
| 在校期间发表的科研成果 | 第40页 |
