改进的蚁群算法在TSP问题上的应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·论文选题背景与意义 | 第9-10页 |
| ·TSP 问题简介 | 第10-14页 |
| ·TSP 问题的定义 | 第10-11页 |
| ·求解TSP 问题的智能优化算法 | 第11-14页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作和内容 | 第15-17页 |
| 第2章 蚁群算法 | 第17-27页 |
| ·蚁群算法的原理 | 第17-19页 |
| ·蚁群觅食的特性 | 第17-18页 |
| ·蚁群算法的基本思想 | 第18-19页 |
| ·蚁群算法的模型 | 第19-22页 |
| ·蚁群算法的参数分析 | 第22-25页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第25-27页 |
| ·蚁群算法的优点 | 第25页 |
| ·蚁群算法的缺点 | 第25-27页 |
| 第3章 一种改进的蚁群算法 | 第27-34页 |
| ·改进的蚁群算法FACO 的思想 | 第27-28页 |
| ·改进的策略 | 第28-29页 |
| ·更新规则 | 第28页 |
| ·信息素的更新 | 第28-29页 |
| ·FACO 算法求解TSP 问题 | 第29-34页 |
| ·FACO 算法框架 | 第29页 |
| ·初始信息素的设置 | 第29页 |
| ·确定模糊子集及隶属函数 | 第29-30页 |
| ·状态转移规则的实现 | 第30页 |
| ·初始参数的设置 | 第30-31页 |
| ·FACO 算法的实现 | 第31-34页 |
| 第4章 数值实验及结果分析 | 第34-43页 |
| ·实验一 | 第34-38页 |
| ·实验二 | 第38-40页 |
| ·实验三 | 第40-41页 |
| ·实验四 | 第41-42页 |
| ·算法分析 | 第42-43页 |
| 第5章 结论与展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第49页 |
