改进蚁群算法及其在TSP中的应用研究
| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第12页 |
| 1.2 蚁群算法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 蚁群算法的相关理论 | 第16-30页 |
| 2.1 蚁群算法的原理 | 第16-18页 |
| 2.1.1 蚁群觅食的搜索原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 人工蚂蚁与真实蚂蚁的比较 | 第17-18页 |
| 2.2 蚁群算法的数学模型 | 第18-20页 |
| 2.3 蚁群算法的参数分析 | 第20-26页 |
| 2.3.1 蚂蚁数量m | 第21-22页 |
| 2.3.2 信息素浓度因子α | 第22-23页 |
| 2.3.3 期望启发因子 β | 第23-24页 |
| 2.3.4 信息素挥发系数 ρ | 第24-25页 |
| 2.3.5 信息素强度Q | 第25-26页 |
| 2.4 蚁群算法的特点 | 第26-28页 |
| 2.4.1 蚁群算法的优点 | 第26-27页 |
| 2.4.2 蚁群算法的缺点 | 第27-28页 |
| 2.5 蚁群算法的实现 | 第28-29页 |
| 2.5.1 蚁群算法的实现步骤 | 第28页 |
| 2.5.2 蚁群算法伪代码 | 第28-29页 |
| 2.5.3 蚁群算法的复杂度 | 第29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 蚁群算法的改进 | 第30-48页 |
| 3.1 蚁群优化算法介绍 | 第30-33页 |
| 3.1.1 精英蚂蚁系统 | 第30页 |
| 3.1.2 基于排序的蚂蚁系统 | 第30-31页 |
| 3.1.3 蚁群系统 | 第31-32页 |
| 3.1.4 最大-最小蚂蚁系统 | 第32页 |
| 3.1.5 最优-最差蚂蚁系统 | 第32-33页 |
| 3.2 蚁群算法的改进思想 | 第33页 |
| 3.3 蚁群算法改进策略 | 第33-40页 |
| 3.3.1 轮盘赌算法的引入 | 第33-36页 |
| 3.3.2 2-opt的引入 | 第36-38页 |
| 3.3.3 狼群算法的引入 | 第38-39页 |
| 3.3.4 信息熵的引入 | 第39-40页 |
| 3.4 改进蚁群算法的实现 | 第40-41页 |
| 3.5 函数仿真实验 | 第41-47页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第41页 |
| 3.5.2 测试函数 | 第41-44页 |
| 3.5.3 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 改进蚁群算法在TSP中的应用 | 第48-58页 |
| 4.1 TSP概述 | 第48页 |
| 4.2 TSP数学模型 | 第48-49页 |
| 4.3 TSP分类 | 第49页 |
| 4.4 TSP求解方法 | 第49-52页 |
| 4.4.1 精确算法 | 第49-50页 |
| 4.4.2 近似算法 | 第50-52页 |
| 4.5 TSP仿真实验 | 第52-57页 |
| 4.5.1 Oliver30问题 | 第53-54页 |
| 4.5.2 Eil51问题 | 第54-55页 |
| 4.5.3 Eil75问题 | 第55-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
