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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

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