蚂蚁算法在TSP问题中的应用与研究
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蚂蚁算法在TSP问题中的应用与研究
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-8页
第一章 绪论
第8-12页
· 蚂蚁算法基本原理
第8-9页
· TSP问题简介
第9-11页
· 论文各部分主要内容
第11-12页
第二章 组合优化问题与仿生优化算法
第12-21页
· 组合优化问题与TSP问题分析
第12-15页
· 仿生优化算法概述与比较
第15-21页
第三章 基本蚂蚁算法模型
第21-33页
· 基本蚂蚁算法的产生
第21-22页
· 基本蚂蚁算法的原理
第22-24页
· 基本蚂蚁算法的生物学模型
第24-25页
· 基本蚂蚁算法的系统学模型
第25-27页
· 基本蚂蚁算法的数学模型
第27-30页
· 基本蚂蚁算法的改进模型
第30-33页
第四章 基本蚂蚁算法分析
第33-39页
· TSP地图规模与最优解的关系
第33页
· 基本蚂蚁算法主要参数分析
第33-37页
· 信息素启发因子α与期望启发因子β的分析
第34-35页
· 信息素挥发因子ρ的分析
第35-36页
· 蚂蚁数量M的分析
第36页
· 总信息量Q的分析
第36-37页
· 基本蚂蚁算法复杂度分析
第37-39页
· 时间复杂度分析
第37-38页
· 空间复杂度分析
第38-39页
第五章 基本蚂蚁算法的改进思路
第39-51页
· 变参数
第39-40页
· 局部最优搜索策略
第40页
· 信息激素更新方式
第40-41页
· 优化选路算法
第41-42页
· 个体差异策略
第42-43页
· 改进后的算法
第43-45页
· 改进算法程序的运行结果及其优越性
第45-51页
第六章 总结与展望
第51-54页
· 全文总结
第51页
· 蚂蚁算法的模型改进展望
第51-52页
· 蚂蚁算法的理论分析展望
第52页
· 蚂蚁算法的应用领域展望
第52-53页
· 蚂蚁算法的智能融合展望
第53-54页
参考文献
第54-56页
作者在读期间发表论文
第56-57页
声明
第57-58页
学位论文版权使用授权书
第58-59页
致谢
第59 页
本篇论文共
59
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